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2018智慧农业发展研究报告

面朝黄土背朝天”,这是自古以来人们对农民的基本印象。中国是一个农业大国,也是一个农业弱国。智慧农业作为现代农业发展的高级阶段,是我国农村经济社会发展转型的必由之路,也是增加农民收入的重要方式。伴随着物联网、大数据、人工智能等新技术的快速发展,智慧农业有望改变现有农业生产方式,驱动农业变革。亿欧智库通过研究行业现状,着重探讨新技术如何驱动农业发展、提高农业生产效率、提升农产品质量,同时探讨如何解决水资源短缺、化肥农药使用过量以及农村劳动力不断减少等问题,改善农业“看天吃饭”的现状。智慧农业涉及农业的生产、流通和销售三个环节。目前,智慧农业多应用于生产环节,即利用新技术实现农业生产环节的精细化、智能化和现代化发展。亿欧智库从中国实际现状出发,详细列举说明了智慧农业四大典型应用,根据目前行业内存在的问题,提出了几点关于智慧农业未来发展的建议。

  • 2021-01-23
  • 阅读973
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五星级酒店弱电设计全套方案

XXX酒店是一座集会议、娱乐、餐饮、休闲度假及商业服务的五星级专业酒店。针对XXX酒店智能化系统工程的要求,为了适应娱乐业、餐饮业、休闲旅游业及商业服务业的发展,为客人提供更优质、更舒适、更快捷的服务;为提高酒店内部的管理效率和提升酒店的形象,结合我公司在酒店行业多年的设计及施工经验,就酒店智能系统工程建设我公司提供以下设计内容

  • 2022-01-03
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城市大脑运行中心一网统管建设运行方案

要实现国家治理能力和治理体系现代化,就要通过数字政府的改革建 设,不断提升政府治理水平,实现在城市治理、基层社会治理等各领域的 “一网统管”。

  • 2025-02-05
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数据安全十大风险场景及解决方案

AiSort基于网络嗅探技术,充分发现网络环境中存在的数据库资产,然后基于深度学习+条件随机场等AI识别模型算法,依据内置法规、行业标准,进行敏感数据识别和自动分类分级,生成数据资产目录。同时对数据库系统用户权限、弱口令、安全配置基线、安全漏洞和威胁等全方位梳理,进行风险评估。对于分类分级结果可以大屏、图表等形式进行展现,支导出及对接其他如数据脱敏、数据安全网关等系统,以实现对敏感数据的进一步安全防护和细粒度管控,让数据使用及共享做到“有级可循”。

  • 2022-03-30
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智慧高校大数据平台应用建设方案(62页 WORD)

为了实现高校从信息化过渡到智慧化的目标,引入大数据的体系,是关键性的一步。以往的开发模式是以高校业务为导向,流程运转使得高效沉淀下来大量的业务数据。比如:一卡通系统、教务系统、门禁系统、图书馆系统等。这些数据的特征鲜明,结构单一,是目前高校的核心数据资产,也是大数据实施的基础。这类数据的存储普遍采用传统的关系型数据库,比如Oracle、SqlServer等,以单个应用为主题进行设计,比如一卡通、教务、门禁等系统中都有记录学生相关的数据,只是记录的维度不一样,而要实施大数据的项目,则需将这些数据综合利用起来,从单维数据变为多维数据,以支持复杂的数据分析与调取。

  • 2024-05-28
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太阳能的优缺点与利用

太阳能(Solar)一般指太阳光的辐射能量。在太阳内部进行的由“氢”聚变成“氦”的原子核反应,不停地释放出巨大的能量,并不断向宇宙空间辐射能量,这种能量就是太阳能。

  • 2023-06-01
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阿里金融——小微电商的银行蚂蚁方案

阿里金融——小微电商的银行蚂蚁方案“蚂蚁”企业,扭转了过去盲目贪大求全的心理,立足船小掉头快的优势,尽量避免传统意义上的单打独斗,改之以集团冲锋,这成为经济快速发展的一个精妙招法。

  • 2021-04-17
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基于GA-PSO融合算法的开采沉陷Richards预计模型参数优化

在矿区开采地表沉降动态预计模型建立过程中,针对 Richards 时间函数模型参数在地质采矿条件复杂情况下难以一次性准确求取的问题,采用遗传粒子群(Genetic Algorithm Particle Swarm Optimization,GA-PSO)融合算法对 Richards 模型参数进行动态修正,建立了一种基于 GA-PSO 融合算法的 Richards 时间函数参数优化模型。通过与传统 GA 算法和变步长果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization,FOA)进行比较,结果表明:GA-PSO 算法对Richards 模型参数优化效果良好。通过单点举例和选取部分特征点验证的方法,得出 GA-PSO 算法模型在各个时期的预计中误差最大为 14.43 mm,最小中误差为 1.48 mm,最大平均误差为 11.16 mm,最小平均误差为 1.23 mm,且GA-PSO 算法模型精度高于拟合模型和变步长 FOA 模型。研究表明:经过 GA-PSO 算法优化参数后的 Richards 模型能够更加高效,有助于精确构建矿区地表移动动态预计模型。

  • 2021-06-16
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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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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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