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政策试点推广的多重逻辑——基于我国智慧城市试点的分析-李智超

逻辑是基础,是实现智慧城市的理论支撑,对逻辑的论述必将有助力更好的实现智慧化

  • 2021-06-18
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人际信任、制度信任与农民环境治理参与意愿——以农业废弃物资源化为例-何可

人际信任、制度信任与农民环境治理参与意愿——以农业废弃物资源化为例

  • 2021-06-18
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主观幸福感度量研究进展及其对智慧城市建设的启示-王丰龙

用幸福感度量智慧城市建设兼顾了主客观,让智慧城市建设拥有多维的评价标准

  • 2021-06-18
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从零开始做运营互联网平台运营

我想我应该一个成为一个实干家,不需要那些美丽的辞藻来修饰。工作锻炼了我,生活造就了我。戴尔卡耐基说过∶不要怕推销自己,只要你自信,认为自己能行有才华,你就应该认为自己能够胜任这份工作以及职位,并承担相应的义务和压力。

  • 2021-06-18
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智慧城市BIM大数据平台方案共41页文档

智慧城市BIM整体解决方案关注政府管理部门、小镇管理方、小镇企业、小镇从业人员、公众等受众的不同需求,充分利用物联网、大数据、移动互联等新一代信息技术,以运营管理平台、公共服务平台、数据支撑平台为核心,包含规划、设计、建设、运维等在内的整体解决方案。

  • 2021-06-18
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智慧城市技术与产品方案

“智慧城市”是一种发展城市的新思维,政府通过智慧城市建设推进城市生产、生活和管理方式创新,解决城市发展过程中面临问题,提升政府服务价值,创造产业经济价值,体现民生社会价值,最终达到“强政.兴业、惠民”的目标。

  • 2021-06-17
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智慧城市和智慧园区等-智慧校园解决方案

随着万物互联网的时代到来,各运营商对于智慧校园业务更加重视,但是迫于物联网市场及政策环境的变化,运营商传统的校园业务急需转型,如何“做大连接规模、做优连接服务、做强连接应用”成为移动政企部门进行产品升级转型的思考方向。

  • 2021-06-17
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智慧城市建设之智慧能源解决方案

据美国能源部的研究结果,由于电网效率低下而造成的电能损失高达总电能的67%。为此,美国得克萨斯州、丹麦、澳大利亚和意大利的公共事业公司正在建设新型数字化电网,以便对能源系统进行实时监测。这不仅有助于他们更迅速地修复供电故障,而且有助于他们更“智慧”地获取和分配电力。消费者也能够加强他们对能源消耗的掌控——每户最多可减少25%的能源花费——而且“智慧能源”管理还能够改善可靠性、服务、效率乃至法令透明度。另外还有可能合并传统能源和新能源——风能、插电式混合动力车、太阳能等——以提供对一个社区、一个国家乃至全世界的涉及所有能源形式的端到端洞察力。

  • 2021-06-17
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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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