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新基建形式下智慧交通建设解决方案

随着新基建时代的到来,运用5G、人工智能、北斗导航、物联网等智慧创新领域的新型基础设施,将推动交通行业向智慧化、数字化方向迈进。交通行业作为新基建发展“两新一重”建设中的重点之一,已成为助力实现国家生态化、数字化、智能化、高速化、新旧动能转换与经济结构对称态的新动能,研究新形势下如何进行智慧交通的规划与建设是交通行业助力国家信息化发展战略的重要内容,是交通行业研究的新课题,具有非凡意义。

  • 2021-04-23
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智慧交通解决方案分享

随着经济的快速发展,人们出行需求增多,机动车与道路设施建设的增长速度远远不成正比,市区交通压力日益增大。怎么样安全、畅通、有序地出行? “智慧交通”就是在原有“智能交通”硬件基础上,加以人的能动性进行控制,以打造“智慧城市”为目标,通过对各个应用系统进行整合,对城市交通管理科学决策的支撑能力大幅提升;交通信息基础设施建设进一步完善,信息资源整合与共享达到较高水平。

  • 2021-04-23
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面向未来城市的智慧交通整体解决方案

10月12-13日,第七届中国智能产业高峰论坛在广东举行。本届高峰论坛汇聚了中国人工智能学术界和产业界著名学者、顶级专家和业界精英,围绕人工智能技术、投资、创新和行业应用多个维度,共同探讨人工智能发展的科技创新与行业变革战略。我中心张晓春主任受主办方邀请作了“面向未来城市的智慧交通整体解决方案”的报告,引起大会极大关注和广泛讨论。

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智慧交通综合管理平台建设方案

紧紧围绕“智慧交通”的建设思路,结合行业部门针对智慧交通发展的指导性意见,构建交通局“智慧交通”。将整个智慧交通划分为5个层次。 第一层为感知体层,其主要负责信息采集,主要建设内容包括视频监控摄像头、卫星定位设备、交通流量监测设备、船舶动态管理系统、隧道监控设备; 第二层为传输层,其主要负责各体系之间数据及视频信息的传输,主要建设内容包括智慧交通专网、视频光纤通道和CDMA/GPRS/3G无线通信网络。 第三层为基础层,主要负责数据的存储、计算、转发。主要建设内容包括机房、主机及存储系统、网络及安全设备、基础软件、指挥中心场所。 第四层为支撑层,主要负责为应用层提供基础的服务支撑能力。主要建设内容包括交通地理信息系统、身份及权限管理系统、数据交换系统。 第五层为应用层,是本期“智慧交通”的主要建设内容,主要包括综合管理平台、公众服务平台、智能监控平台、应急指挥平台共四个平台。

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教育行业互联网安全解决方案

通过对已建校园网的中小学校的调查发现,校园网络的安全问题已经成为威胁到信息技术教育进步推进的首要问题。不健康信息、病毒、攻击和各种各样的垃圾邮件以其越来越大的危害侵蚀着学校这片净土。

  • 2021-04-23
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车路协同-智慧出行(智慧交通解决方案)

智能交通解决方案由应用子系统、信息服务中心和指挥控制中心三部分构成,致力于为公安、交通等客户提供一流的智能交通系列产品与综合解决方案。包括数字交通执法系统、公路车辆智能监测记录系统、违停智能抓拍系统、城市交通信号控制系统、信号配时及绿波协调优化服务、交通视频监控系统、交通流信息采集系统、交通诱导信息发布系统以及综合信息管理平台等系统。

  • 2021-04-23
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互联网门禁对讲楼宇视屏终端云平台系统详解要点

互联网门禁对讲楼宇视屏终端云平台系统是求实智能作为业界的新一代创新专利产品,利用楼宇可视对讲门口机的专属位置,将互联网电子屏广告机与可视对讲门口机合二为一,开发出“住宅楼宇电子屏”新媒体资源,用互联网对讲门禁系统技术颠覆现在的对讲系统,用“政府搭台、企业唱戏、住户物业商户受益”的方式为社区免费提供智慧社区解决方案。

  • 2021-04-23
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智慧农业产业园区规划建设方案

推进农业供给侧结构性改革。促进农林牧渔业和种业创新发展,加快建设现代农业产业园和特色农产品优势区,稳定和 优化粮食生产。发展“互联网+农业”,多渠道增加农民收入,促进农村一二三产业融合发展。 全面深化农村改革。建立新增耕地指标、城乡建设用地增减挂钩节余指标跨省域调剂机制,所得收益全部用于脱贫攻坚 和支持乡村振兴。深化粮食收储、集体产权、集体林权、国有林区林场、供销社等改革,使农业农村充满生机活力。 推动农村各项事业全面发展。改善供水、供电、信息等基础设施。稳步开展农村人居环境整治三年行动,推进“厕所革 命”。促进农村移风易俗。健全自治、法治、德治相结合的乡村治理体系。我们要坚持走中国特色社会主义乡村振兴道 路,加快实现农业农村现代化。

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2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟 作者:Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题:面向技术专业人员的数据分析和人工智能;数据和分析解决方案的架构、实施及扩展; 生成式 AI 资源中心 2026 年,企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务 价值。为实现这一目标,数据和分析技术专业人员需充分利用所有可 用数据,设计模块化、灵活的架构,并建立稳健的治理机制以确保可 信度。

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