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智慧商业中心、商场解决方案

商业综合体的概念,源自“城市综合体”的概念,但是两者有着明显区别。城市综合体是以建筑群为基础,融合商业零售、商务办公、酒店餐饮、公寓住宅、综合娱乐五大核心功能于一体的“城中之城”(功能聚合、土地集约的城市经济聚集体)。而“商业综合体”,指以区域为中心、以购物中心为主导,融合了商业零售、餐饮、休闲养生、娱乐、文化、教育、培训、健身等多项城市主要功能活动,面向各类生活消费人群、提供综合性服务的大型建筑综合体。其主要特征是:由企业有计划地管理运营,有统一的名称;经营范围涵盖超市、百货店、专业店、专卖店等三个以上商品零售业态,以及餐饮、文化、娱乐、健身、休闲、培训等三项以上服务业形态。营业面积不小于1万平方米且独立开展经营活动的商户不少于50个。具备专门的停车场所,专供在商业综合体内进行消费的顾客使用。而在大多数场景中,写字楼、商场及酒店或者公寓三者的业态协同性最优,是商业综合体开发最普遍的组合。该方案主要针对以商场为核心的商业综合体研究。

  • 2022-01-10
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新一代智慧营区解决方案

随着信息技术发展突飞猛进,物联网、云计算、大数据等技术日益成熟。智慧军营建设使得未来的部队管理在系统上朝着统一系统平台等方面演进,在业务上朝着统一协作等方面演进成为了可能。

  • 2023-04-20
  • 阅读840

智能停车场管理系统方案

随着汽车工业的迅猛发展,我国汽车拥有量急剧增加。停车场作为交通设施的组成 部分,随着交通运输的繁忙和不断发展,人们对其管理的要求也不断提高,都希望管理 能够达到方便、快捷以及安全的效果。停车场的规模各不相同,对其进行管理的模式也有 不同之处,管理者需要根据自身的条件,选择应用经济、稳定的管理程序,以免选择了 高成本的管理系统。本论文旨在设计一个简洁、稳定、实用的停车场管理信息系统,希望 在容错性、实用性、易操作性等方面具有自己的特色,并且保持一定的可扩展性,以满足 不同停车场的信息管理需求。

  • 2021-02-17
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  • 29页
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(信息安全技术云计算服务安全能力要求)国家标准解读

标准修订旨保持标准的技术先进性,满足《云计算服务安全评估》政策要求,并结合《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》《关键信息基础设施保护条例》《网络安全审查办法》等法律法规中相关规定,充分有效支撑云评估工作。结合云服务安全评估工作中对标准的应用实践,不做颠覆性改动,修改具体条款。与31167修订及云计算相关标准保持一致,体现指南中提出的新内容。

  • 2023-06-21
  • 阅读839

智慧农业物联网系统解决方案

物联网技术的不断发展,越来越多的技术应用到农业生产中。目前,远程监控系统、无线传感器监测等技术日趋成熟,并逐步应用到了智慧农业建设中,主要包括环境、动植物信息检测,温室农业大棚信息检测和标准化生产监控,精农业中的节水灌溉等应用模式。提高了农业生产的管理效率、提升了农产品的附加值、加快了智慧农业的建设步伐。

  • 2021-02-13
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193页透析《数字化转型方法论》

193页透析《数字化转型方法论》

  • 2021-10-13
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通信行业工业互联网专题一:乘5G+云网融合东风,工业互联网应势而上

工业互联网规模高速扩张,5G+云网融合共促万物互联,新3C 时代开启:2018 年我国工业互联网行业市场规模达5313.04 亿元,同增13.71%,工业互联网将成为国民经济中增长最为活跃的领域之一, 2019 年工业互联网产业经济总体规模占数字经济的5.9%,对数字经济增长的贡献为15.6%。5G 与云网融合共生共长、互补互促,5G 将推动传统的3C(计算机、通信、消费电子)向新3C,即连接(Connection)、控制(Control)和融合(Convergence)转变。

  • 2021-06-23
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基于IIOT的工业物联与数据采集及应用集成研究

对制造企业而言,生产过程中全面信息感知,实时、准确的生产数据采集、分析、集成应用是数字化工厂得以成功的重要基础。Ablaze?工业物联网平台充分考虑其设备的互联的兼容性和通用性,真正实现设备皆可互联、数据皆可采集的思想。在数据采集方面,充分考虑到采集数据的完整性、实时性原则、多种采集技术综合应用、人机结合原则、易于集成应用原则,运用多种数据采集方式,并利用计算机、数据网络语通信设备、各种技术标准和实时历史数据库软件的有机组合来实现数据的集成应用,并利用强大的数据处理引擎,实现生产数据持续采集、储备、分析、挖掘为企业快速数字化转型以及智能工厂的远景科学规划提供数据支撑

  • 2021-02-14
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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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