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智慧城市交通一张图及模型管理系统解决方案和实践探索

通过整合交通运输系统多源数据,包括交通基础设施、运行运营数据、调查数据、手机人口数据和互联网数据外部数据等,依托地理信息系统,掌握交通基础设施、运行运营状态,通过“一张图”系统,方便用户管理、查询和数据分析。支撑整合市域、都市圈、城市圈轨道交通、城际铁路模型,实现多用户、多方案比选评估、运营优化等功能。

  • 2021-06-25
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新浪微博的Redis定制化之路

(MySQL/Reids/HBase/Memcached)相关的业务保障,性能优化,架构设计以及周边的自动化系统建设。经历了微博数据库各个阶段的架构改造,包括服务保障及SLA体系建设,微博多机房部署,微博平台化改造等项目,10年互联网数据库架构和管理经验,专注于数据库的高性能和高可用技术保障方向

  • 2021-06-25
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敏捷制造解决方案工业互联版

敏捷制造,是指制造企业采用现代通信手段,通过快速配置各种资源(包括技术、管理和人员),以有效和协调的方式响应用户需求,实现制造的敏捷性。

  • 2021-06-28
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医疗大数据建设的创新与实践-衡反修

智慧工厂是现代工厂信息化发展的新阶段。是在数字化工厂的基础上,利用物联网的技术和设备监控技术加强信息管理和服务;清楚掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上人工的干预、即时正确地采集生产线数据,以及合理的生产计划编排与生产进度。并加上绿色智能的手段和智能系统等新兴技术于一体,构建一个高效节能的、绿色环保的、环境舒适的人性化工厂。是IBM“智慧地球”理念在制造业的实际应用的结果。

  • 2021-06-23
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云计算平台架构设计方案

云计算平台架构设计方案(ppt)

  • 2021-06-24
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刘腾红---大数据助力码头设施运维数字化

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-06-24
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华为智能网联解决方案

华为智能网联解决方案,通过交通数字化,助力城市道路规划和交通治理,优化交通运营和管理效率,提升人的出行幸福感和城市竞争力;通过交通数字化,加速自动驾驶技术实现,带动汽车产业新四化,重构汽车产业。

  • 2021-06-22
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盛初工业企业智能制造诊断管理平台

盛初工业企业智能制造诊断管理平台是一个智能工业诊断平台。通过调研、问卷和大数据分析诊断出企业所处工业阶段,并给出提升建议;同时,企业可以在建议基础上按步骤,按先后顺序开展信息化项目、体系贯标项目、自动化设备升级项目、车间自动化项目等,在平台上针对不同项目预制了管理看板,对项目过程重要节点进行管控,帮助企业切实完成项目并收获价值。

  • 2021-06-23
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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本研究报告自2026年4月启动编制,分为前期研究、框架设计、文稿起草、征求意见和修改完善五个阶段,面向具身智能训练场软硬件技术提供方、基础支撑技术提供方、建设方、运营方、场景合作方、服务应用方开展了深度访谈和问卷调查等工作。本报告由中国信息通信研究院人工智能研究所联合人形机器人(上海)有限公司、具身智能测试实验室牵头撰写。

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智能体互联网架构体系·核心技术·产业生态

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