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浙江智慧高速技术应用实践_2019-04-30

  公共安全中对于防护等级较高的城市轨道交通系统,可以适当辅助智能分析,在重点监控部位进行全天候监控,针对物品遗弃、危险区域报警、违规闯入等重要行为事件进行分析,并结合相关报警联动动作,

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2016中国智能交通十大事件及盘点_2017-02-06

  智能分析包括遗留物体检测、道路或出入口拥塞检测、车辆或人流统计、非法闯入、物体跟踪、区域标定监测等。现阶段,相对成熟并能够实现的智能分析行为包括非法闯入、移动侦测、区域标定等较为简单的智能应用

  • 2022-03-21
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移动边缘计算技术与应用

移动边缘计算(Mobile edge computing,以下简称MEC)通过在接入网侧部署计算能力,使得在接入网侧也可以使用云计算技术实现通信、计算的统一与融合。随着5G的发展,移动边缘计算技术得到了业界的广泛关注,也促使MEC从概念到框架到具体标准和可实施性不断得以完善。本文主要结合5G应用与标准化,讨论MEC有关的标准进展,支持MEC的网络架构,MEC可能的应用场景等问题。

  • 2022-03-21
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未来网络技术与发展趋势综述

互联网是人类历史上最重要的基础设施之一。互联网已经从最初的科研型网络发展成消费型网络,目前正在向生产型网络转变,未来网络发展迎来新的机遇。在互联网过去几十年的发展过程中,涌现出一系列优秀的技术和标准,如TCP(transmission control protocol)/IP(Internet protocol)、OSPF(open shortest path first)、BGP(border gateway protocol)、MPLS(multi-protocol label switching)、IPv6(Internet protocol version 6)、BBR(bottleneck bandwidthandRTT)、QUIC(quick UDP Internet connection)、SDN(software defined network)、NFV(network function virtualization)、VxLAN(visual extensible local area network)等,以及移动通信网络领域的3G/4G/5G网络相关技术等,这些技术为互联网的发展演进提供了重要支撑,做出了历史性贡献。然而,随着互联网功能从“信息传输”向“产业服务”转变,传统互联网技术正迎来新的挑战。

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年度回顾之2018’智能交通市场千万项目企业前十强_2019-01-16

提高网络信息安全管理机制及安全性及重要信息系统设计、实施、运行全流程的网络安全管理水平;对智慧城市获得的海量数据,建立健全重要信息使用管理和安全评价机制,以提高个人信息保护水平。

  • 2022-03-21
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2019中国商用车车联网大会暨中国道路运输信息化

提高网络信息安全管理机制及安全性及重要信息系统设计、实施、运行全流程的网络安全管理水平;对智慧城市获得的海量数据,建立健全重要信息使用管理和安全评价机制,以提高个人信息保护水平。

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6G关键候选技术——太赫兹通信发展愿景

6G研究已启动,太赫兹通信技术以其支持超大带宽资源和超高通信速率等技术特点成为未来6G愿景实现的关键候选技术。从太赫兹通信技术特点出发,讨论了太赫兹通信未来可能的应用场景,系统分析了太赫兹通信的关键技术方向、产业发展现状与面临挑战,最后提出了未来太赫兹通信技术的目标愿景与发展建议。

  • 2022-03-21
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基于TDD/FDD协同的5G上行增强方案分析

针对如何提升3.5?GHz的上行覆盖和容量的问题,首先评估了基于2.5?ms双周期帧结构的3.5?GHz频段的覆盖和容量性能,然后从上行覆盖、上行容量、终端复杂度等角度分析了现有方案的性能优劣,并提出采用超级上行技术可以在不增加终端硬件复杂度的前提下,充分利用LTE FDD的闲置频谱资源实现5G TDD系统的上行覆盖和容量的有效提升,最后通过链路预算和系统级仿真,证明了上行增强方案对于3.5?GHz NR网络的上下行性能均有增益。

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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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