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中通服设计院理想智慧社区白皮书

数据智能驱动下的理想智慧社区以满足人民美好生活需要、推进社区治理能力现代化为出发点,以人本化、生态化、数字化为价值坐标,以从打造整体社区、打造 15 分钟智慧生活圈、建设弹性社区、推动社区自治为总体目标四大建设理念出发,全面构建社区服务与社区照顾精心便捷、社区安全与综合治理精细敏捷、社区公共卫生与疾病预防井然有序、社区环境及物业管理舒适快捷、社区文化和精神文明建设和谐凝聚、社区社会保障与社区福利公平普惠的未来理想社区智慧化治理体系,形成大数据驱动、多主体协同、智能化运行、内生性治理的智慧社区可持续发展路径。

  • 2021-03-24
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疫情防控智慧城市应用案例集

城市,从早期漂浮于广大“农村海洋”中的零星据点,逐渐成为覆盖全球的政治经济枢纽,容纳了全球半数以上的人口,是人类文明的容器。21世纪第一个十年行将结束之际,一场突如其来的疫情扰乱了生产和生活的节奏,也改变了人们看待世界的方式。马克思曾经提到“哲学家只是用不同的方式解释世界,而问题在于改变世界”。习近平总书记指出,危和机总是同生并存的,克服了危即是机。

  • 2021-03-24
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腾讯研究院腾讯智慧医疗报告需求篇2020

医疗健康事业部始终保持着谦虚严谨的心态,深入到用户和客户中去,倾听最真实的需求,并从中挖掘互联网可能为之助力,进而裨益国民健康的可能性。这份《腾讯智慧医疗需求洞察报告2020》,就是医疗健康团队“走进用户/客户”的沉淀。报告旨在理清医疗场景的主要服务对象及重点关注主题,通过国民健康、行业机构、个体保健三个层面,从宏观到微观、从政策带动到个体自发的视角,分析医疗场景的各方关联及需求差异,分享智慧医疗助力医疗的经验和思考。

  • 2021-03-24
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爱分析2020中国人工智能厂商全景报告

基于对国内各行业甲方企业的调研,爱分析认为,企业人工智能应用呈现以下趋势: · 知识图谱技术应用场景爆发,从增强自然语言能力、人工智能模型的可解释性和机器学习的能力三个维度助力企业实现认知智能; · AI+RPA的融合应用实现企业端到端的业务流程自动化; ·AI中台以平台化开发模式替代“烟囱式”开发架构,为AI应用开发提供快速构建能力支持。

  • 2021-03-24
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中国信通院智慧城市产业图谱研究报告2020年

本报告立足于智慧城市产业研究报告 2019 版以及新型智慧城市最新发展趋势,进一步深化更新标准规范、顶层设计、基础设施、智慧中枢、智慧应用、运营服务、网络安全等七大环节的智慧城市产业图谱,并选取市场发展成熟、竞合充分、创新突出的智慧灯杆、数据中心、城市信息模型、智慧政务、智慧安防五大细分领域,深入分析七大环节及五大细分领域产业链构成、市场趋势、竞合情况、企业拓 展模式等产业生态,勾勒出多维度立体化的产业图谱。最后,结合新型智慧城市发展趋势、智慧城市产业供给水平及市场主体情况,提出未来一段时期内智慧城市产业发展策略建议。限于时间和能力所限, 内容疏漏在所难免,烦请各界不吝指正。

  • 2021-03-24
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智慧制造——AI技术,智能洞察

自动化工厂前进了一大步。它可以对硬件和软件机器人设定指令,统一执行任务,避免人为错误。因此,实时分析的准确度更高,而且可以打造更高级的预测模型。 实际上,生产自动化和机器人融入制造流程已有几十年的历史了。然而,由于智能化程度不足,成就终归有限。通常,制造自动化主要依赖于控制系统和编程语言,无法充分适应内外环境不断变化的复杂情况。孤岛式的机器人或设备或许可以高效执行自己的任务。但此类机器人或设备无法优化客户订单,甚至会显著影响整个生产设施的总体设备效率(OEE)。

  • 2021-03-24
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建筑设备管理系统方案

建筑物设备管理系统的作用是对建筑物内的空调系统、冷热水系统、通排风系统、公共照明系统和电梯系统等机电设备进行有效的自动监测、控制和管理。保证设备的正常运行,并达到最佳的状态,实现有效的节能管理。建筑物设备管理系统在保证独立运行的同时,还可通过BA服务器与其他系统进行数据交换及共享,实现连锁控制和优化运行,达到提高工作效率,改善用户工作生活环境的目的。

  • 2021-03-24
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未来城市图景WeCity-智慧城市进化之道

新技术为未来城市打开新空间,提升传统空间利用率,拓展新的空间虚拟场景,融合现实空间和虚拟空间。在农业时代、工业时代、信息时代、智能时代,数字技术逐渐成为城市的新生命线,全球掀起了以数字技术为核心的新一轮城市变革。

  • 2021-03-24
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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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