交通运行协调中心TOCC建设方案

交通运行协调中心（TOCC）的目标是，提升城市交通运行监测、管理与服务水平，提高城市交通运输协同能力，纵深推进“科学治堵”，TOCC通过融合接入全市大交通“空、铁、公、水”全星数据，动态监测全市“人、车、货”流信息，多维分析交通“堵、挤、危、诉”事件，着力为城市加快构建绿色交通体系，为打造畅行之城和通达全球的国际性综合交通枢纽提供核心（智慧）保障。

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智慧城市交通一张图及模型管理系统解决方案和实践探索

通过整合交通运输系统多源数据，包括交通基础设施、运行运营数据、调查数据、手机人口数据和互联网数据外部数据等，依托地理信息系统，掌握交通基础设施、运行运营状态，通过“一张图”系统，方便用户管理、查询和数据分析。支撑整合市域、都市圈、城市圈轨道交通、城际铁路模型，实现多用户、多方案比选评估、运营优化等功能。

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车联网商用加速，构筑智能驾驶未来

车联网是信息化与工业化深度融合的重要领域，是5G垂直应用落地的重点方向。车联网是实现智能驾驶以及自动驾驶的关键前提。在5G和人工智能赋能下，随着国家对车联网行业政策支持加大，试点示范区井喷，我们预计在商用车的T-Box及高速公路&城市交叉路口的RSU部署将率先受益，相关上市公司包括锐明技术、鸿泉物联、虹软科技、千方科技、金溢科技、万集科技等。 RSU路测部署有望提升汽车前装车载终端渗透率上升，同时RSU市场参与者与OBU市场高度重叠，目前市场主要玩家包括华为、大唐、千方、金溢等均推出了V2X的RSU和OBU设备，未来通信设备商（华为、大唐）、运营商、传统ETC厂商（金溢、万集）、交通集成商（千方）、车路协同创业企业（星云互联）等将长期共存。在5G与V2X深度融合过程中，边缘计算成为帮助车路协同的重要基础，MEC网络建设将迎来大规模服务器等硬件部署。

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中交重庆丰涪高速公路车协同示范项目情况介绍

中交集团致力于智慧交通新技术的研发、投入、推广。项目前期，由中交所属中咨集团开展了数据并行接入、数据结构化分析、一路多方协同调度等测试工作，为项目后续车路协同工作打下一定基础，积累一定经验。截至目前，监控中心部署的机架式服务器12台，用于车路协同云控平台部署，提供车路协同设备可视化、事件可视化、态势可视化等。

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融合智慧交通技术的交通安全发展思路

iRAPS通过集成交通监控与检测设备，及时检测和研判典型高风险事件，通过主动发光装置、高音号角、情报板、识别抓拍等设施设备对上游来车进行提前预警提示，对涉事车辆驾驶员进行警告，主动预防和降低出口区段交通事故。

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京西隆商城视频中台建设方案

京西隆商城视频中台建设方案：前期采用FP模式，开发视频业务中台基线版本，后期采用TM模式，保证中台业务的灵活快速迭代。采用项目经理负责制乙方公司高层进入项目指导委员会，并由公司部门经理担当乙方项目总监。选用管理与行业经验丰富、责任心强的人员担当项目经理。参于项目售前与需求分析的人员担当项目的重要角色。安排技术能力强、经验丰富的技术人员进入项目开发组

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大数据解决方法探讨新

在整体方案中利用大数据整合历史传染病数据，天气数据（来源于传感器）和社交媒体数据进行传染病暴发的提前检测和主动预防

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【精品】大数据时代的智慧矿山

随着科技技术的不断演进，数字化已成为各行业内一个非常重要且极具吸引力的市场，其目标是将IT技术与产品、系统、解决方案和服务进行融合，贯穿于从研发设计到生产到技术维护的整个产业链。乘着数字化这股智慧东风一逐渐吹进了万千行业，矿山就是其中的一个典型领域。从矿山自动化到数字矿山，再到如今的智慧矿山，数字经济时代，有关未来矿山建设与实现方式不断被刷新。当下，智慧矿山利用底层传感器实现数据采集，物联网（IoT）释放数据威力，从生产运营、成本管控、采购销售等系统，整合所有数据通过精准分析，为煤炭企业决策层提供精准、实时的数据支撑，实现降低成本、提高决策效率的目标。北京君时慧成实时大数据平台，基于Hadoop架构，集成了生态圈中的主流热门组件并不断的进行相关功能的优化。可对矿山生产大数据、销售大数据、物流大数据、设备运行大数据、安全大数据、环保大数据等的进行智慧采集与存储，助其最终落地大数据分析应用。

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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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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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密码应用与安全性评估—解决方案

平台摆脱了传统硬件堆叠模式，实现密码设备算力最优化利用，满足虚机云环境、容器云环境等不同场景下的密码应用需求。平台采用插拔式框架设计，实现通用密码服务、典型密码服务、密钥管理服务、专用密码服务的动态接入、无感扩容提供丰富的密码应用SDK，构建全场景的密码应用体系。

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绿色数据中心行业洞察：对算力行业的一点思考（302页）

液冷、间接蒸发冷却、AI能效优化、模块化预制、高效电源等绿色节能技术成熟;TEE、机密计算、区块链等保障数据可信流通与安全的技术加速应用;智能调度、柔性负荷调节技术支撑绿电高效消纳。

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医疗健康大数据洞察报告：2025年医疗健康领域非全日制博士申请者画像

本报告基于对600份有效问卷及申请数据库的深度分析，旨在揭示2026年中国医疗健康领域非全日制博士中请者的核心特征、需求偏好与行为趋势。研究显示，申请者群体呈现出“资深从业者寻求职业深化”与“高潜力新生代追求学历升级"并存的鲜明特征，其需求高度务实，对交叉学科及数字化方向兴趣浓厚，但普遍面临政策认知与实践之间的“知行鸿沟”

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智能体与传播应用研究报告

《智能体与传播应用研究报告》(以下简称为“报告”)在融合传播和应用创新的视角下，以智能体(AIAgent)与传播的融合为主轴，以智能体传播的形式、载体、现象、产品、案例为观察对象，通过分析智能体与传播的融合表现、融合机制、融合生态与融合影响，探讨Agentic AI 不断深度融入媒体与传播的未来图景。