如何结合区域的产业基础和资源禀赋,进行产业定位和产业规划布局,选择主导产业和支柱产业； 如何在园区建设与运营管理模式和机制上形成突破,保持健康、持续的发展趋势； 如何正确处理招商引资和创新
农业大数据是融合了农业地域性、季节性、多样性、周期性等自身特征后产生的来源广泛、类型多样、结构复杂、具有潜在价值，并难以应用通常方法处理和分析的数据集合。
智慧社区警务系统建设方案,社区警务:是指运用云计算、大数据、物联网等现代科技手段,实现视频数据采集全面化、数据加工处理智能化、治安防控群众化、
智能交通系统ITS（Intelligent Transportation System） 是未来交通系统的发展方向，它是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。 智慧交通是在智能交通的基础上，以物联网、云计算、大数据、移动互联网等为技术基础，通过汇集交通信息，提供实时交通数据的交通信息服务，数据挖掘等数据处理技术，实现了智慧交通的系统性、实时性、信息交流的交互性以及服务的广泛性。
在当前国内ITS处于初步建设阶段、大量的分业务系统缺乏数据集成与融合会导致一些严重的社车安全问题，一些不法份子利用现有系统的缺陷大专法律孔子，包含假套牌，导致交通管理部门无法识别车辆的真实信息。 出现车辆盗抢或者车辆肇事逃逸后，无法实时掌握车辆信息，浪费警力和物力；通过人工稽查，监管手段低下。车辆非法营运和偷逃费税，扰乱交通秩序，给交通安全管理增加了难度。
汽车是居民生活不可缺少的一部分，2010年全国产销量分别为1000多万辆，2019年增至2100多万辆。伴随着汽车保有量的快速增长和智能交通系统建设的不断深入，城市和跨区域交通面临着通行压力大、情况变化快、接入监测设备种类多数量大、各部门情报信息形成数据孤岛、指挥响应不透明等问题。因此，我们亟需构建智慧交通新态势一张图，接入所有车辆数据，并在地理信息服务系统基础上集成各类情报信息，优化交通管控体系，实现交通管控从被动滞后到主动快速的转变。
5G是跨时代的技术–5G除了更极致的体验和更大的容量，它还将开启物联网时代，并渗透进至各个行业。它将和大数据、云计算、人工智能等一道迎来信息通讯时代的黄金10年。建设5G应用和互联网+环境下的智慧交通体系是智慧城市建设的重要内容。
智慧交通综合管控平台是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、电子控制技术及计算机处理技术等有效的集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的、实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。 智慧交通综合管控平台作为智慧交通建设的核心和数据采集、处理、融合、应用的枢纽，将智能交通建设的各个外场子系统的数据进行实时的采集、转换、处理及存储，并在数据集成、融合、分析挖掘的基础上，汇聚于公安交通的智慧应用中，大大推进了交通业务的智能化和智慧化，提高了交警各部门人员的工作效率。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
在工业过程监测中，长期平稳特征在表示基本统计信息方面起着重要作用。然而，基于自编码器的方法通过实现原始数据的数值近似来提取深度特征，这可能会导致隐藏的平稳信息的破坏。为了解决这个问题，本文提出了一种基于平稳特征重构的协整堆叠自编码器模型，以在模型训练过程中保持长期均衡关系。推理标准。通过重构平稳特征，所提出的网络能够保留非平稳变量之间的有益关系。最后，在两种情况下验证了所提出方法的故障检测性能。
钢包炉气精炼、钢水温度、极梯度升压；光梯度增强机；灰狼优化：SHapley加法运算
现代工业装置普遍表现出规模大、过程长、多单元协同作业的特点，这使得时空分布具有内在性，质量稳定性通常难以保证。本文提出了一种基于质量相关时空信息分析的多单元协同监控框架。在该框架中，分别从单元级和过程级分析时空属性。首先，对于每个操作单元，采用当前特征提取策略构建质量监督时空支持区域。在该策略中，时间动态特征由具有注意力机制的长短期记忆（LSTM）网络提取。同时，利用互信息核主成分分析方法提取空间特征。其次，对于全厂过程，构建了一个三阶多单元时空特征张量进行特征融合。通过张量分解位置，探索了单元之间的相互关联和过程中的质量继承，并将原始特征空间分解为几个子空间。最后，在子空间上开发了一个多单元协同监测模型，并通过贝叶斯融合给出了综合监测结果，可以对监测结果进行合理的解释。所提出的框架在实际的热轧带钢生产过程中得到了验证。
现代制造过程通常包含多个子过程，过程变量的时空特征难以提取，这给传统的质量相关故障诊断带来了重大挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种由图注意力网络驱动的故障检测模型——集成门控递归单元规范变量分析（GATRU-CVA）。首先，利用领域专家的知识和历史数据构建子块知识图。接下来，为全局变量构建了图注意力网络（GAT）的空间特征提取器。此外，使用子块知识图将全局空间特征划分为子块，并构建相应的时间特征提取器。然后，考虑到过程动态特性，使用CVA基于时空特征对过程进行建模，并计算相应的统计数据。阈值由核密度估计器（KDE）方法确定。最后，使用热轧带钢机过程（HSMP）的实际生产数据来验证所提出的模型。结果表明，该方法对HSMP的正确监测率（CMR）为97%与其他比较故障检测方法相比。关键词：规范变量分析、故障检测、门控递归单元（GRU）、图注意力网络（GAT）知识图。
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