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楼宇AI智防方案

智能建筑是集现代科学技术之大成的产物。其技术基础主要由现代建筑技术、现代电脑技术现代通讯技术和现代控制技术所组成。 主要面向办公楼、商业综合楼、文化、媒体、学校、体育场馆、医院、交通、工业建筑、住宅小区等新建、扩建或改建工程,通过对建筑物智能化功能的配备,实现高效、安全、节能、舒适、环保和可持续发展的目标。

  • 2021-07-05
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C-V2X车联网关键技术与方案概述

C-V2X被视为5G最有前景的应用之一,是业界热点。首先,简要介绍智能驾驶与C-V2X融合发展的必要性和建设中的技术问题;然后,结合V2X整体解决方案,研究各网元的功能定位、关键技术趋势、难题与产品形态;接着,梳理典型的车联网业务,给出一个典型业务的流程图;最后,展望车联网未来发展中需要关注的关键技术。

  • 2021-07-04
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智慧法庭解决方案

通过建立科技法庭系统,可以将庭审的全过程如实的记录,包括各参诉方的发言、证据的展示及司法分析、证人证言及质询等,实现法院系统对审判的标准化建设,利用现有的数字传输网络对审判过程进行有效的监督和管理,贯彻科技法庭应用理念,提高了审判过程的真实性、有效性和公平性,也加强了法院在办案、办公管理方面的信息化程度。

  • 2021-07-01
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智慧园区规划建设解决方案

园区(开发区)指的是在一定的产业政策和区域政策的指导下,以土地为载体,通过提供基础设施、生产空间(如写字楼、研发楼、厂房、仓库、技术平台等)及综合配套服务,吸引特定类型、特定产业集群的内外资企业投资、入驻,形成技术、知识、资本、产业、劳动力等要素高度集结并向外围辐射的特定区域。园区的设立是以政策的力量推动地区形成产业集群,从而推动经济发展。

  • 2021-06-28
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端到端物联网通信安全技术框架v1.2

业委员会专家, 北京和勤大数据应用研究院网络安全专家委员会委员, 中国信通院互联 网新技术新业务安全评估中心评估专家, 安全联盟特约反欺诈专家、XPwn核心评委 ? 上海第五空间信息科技研究院及翼盾 ( 上海) 智能科技有限公司创始人 ? C/Python 程序员, 在网络空间安全专业技术及管理一线工作20年 ? 专注于安全攻防、 安全架构、 产品开发及逆向工程 ? 移动互联网系统与应用安全国家工程实验室创建者 ? 国家重点研发计划《面向互联网+的云服务系统安全防护技术》核心成员, 上海科技创新行 动计划《软件商店移动应用APP自动检测平台扩展能力提升与运营服务》课题负责人 ? 负责或参与多个国家级、省部级科研项目, 12项安全领域发明专利及标准, 多次获奖 ? 在阿里安全峰会、 中国网络空间安全论坛、 中国物联网安全峰会、 中国智能家居国际峰会、 I EEE I nternational Conference on Data Science i n Cyberspace、 网络安全创新发展论坛、 中 美企业安全技术交流会等论坛或峰会发表专业演讲;多次接受CCTV、经济观察报、 第一财 经、 南方都市报、 东方网等媒体专访

  • 2021-06-25
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顺舟智慧城市照明物联网解决方案

智慧城市通过物联网、大数据、云计算等技术,完善城市公共服务,改善城市生活环境,使城市变得更智慧。智慧路灯是智慧城市概念下的产物,随着“智慧城市”建设的日益推进,利用路灯逐步智慧升级打造的物联网信息化网络平台将发挥更大的作用,从而拓展城市智慧化的管理服务。作为智慧城市的基础设施,智慧照明是智慧城市的重要组成部分,而且智慧城市还处于初步阶段,系统构建太复杂,城市照明是最佳的一个落脚点。智慧路灯可以融入信息交互系统和城市网络化管理的监控体系之中,而且作为重要的信息采集载体,路灯网络可以延伸到公共安全监控网、WIFI 热点接入网、电子屏信息发布信息、道路拥堵监测网、停车综合管理网、环境监测网络、充电桩网络等,实现 N+ 网络合一的智慧城市综合载体和智慧城市综合型管理平台。

  • 2021-06-23
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双域隔离技术何以助力物联网安全?

2017年,全球物联网设备数量首次超过人口数量,物联网时代已来临。随着AI、云计算等技术的发展,如今当我们在谈 IoT 技术时,通常谈的是“AIoT”,即AI+IoT。 早在2014年,很多人认为IoT便是传感器之际,有一家企业已开始发展AIoT技术,并确认三大发展方向:AIoT、AI、车联网。 这家企业便是2008年创立的中科创达,一同创立中科创达、见证中国AIoT技术发展的中科创达CTO邹鹏程,对AIoT技术有何独到专业的解读呢?

  • 2021-06-13
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华为智慧福彩解决方案

华为响应民政部的政策要求,基于华为智能机器视觉的核心产品能力,联合行业内主流的合作伙伴,打造“智能管控、智能营销、智能分析”智慧福彩解决方案,促进阳光福彩政策的推广与落地。

  • 2021-05-13
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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