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智慧城管-智慧森林防火预警系统(页)PPT

防火指挥中心、了望台、消火栓、蓄水池、无线电基站、物质储备库、消防队、护林点、护林房、火险气象预测预报站、监控中心、监控点、集中焚烧炉、防火通道、防火隔离带、隔离网、消防管道、扑火天然水源、火险区划、历史火灾、防火林带、防火检查站、宣传碑牌、重点防火单位、防火巡护路线、航空护林路线、卫星热点、火险气象等级等。 系统利用现代计算机技术、RFID 技术实现森林防火物资自动识别和信息化管理, 包括电子标签发放管理、物资出入库自动识别、物资入库管理、出库管理、盘点管理、报废管理等。

  • 2021-10-14
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机场客运环节人脸识别应用介绍0220

航空安全一直以来都是治安、反恐重中之重的领域; 旅客暴增引发的服务矛盾; 多环节需人工、排队完成; 面对高铁竞争形势严峻。 安全盲区 - 缺少安全措施 - 客流量极大 - 传统设施效率较低 - 无事前预警设备

  • 2021-10-13
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在科技企业之外,为何人工智能应用如此之难?

对于多数有兴趣使用人工智能(AI)的企业来说,不存在可以效法的明确模式。亚马逊和谷歌等大型互联网企业使用的构建AI的方法实在无法转化——多数企业都没有可以用来培育模式的大量数据。 因此,制造业、农业和医疗卫生等行业需要采取不同的方法:使用数据而不是代码进行编程。这些行业的企业拥有的数据集通常相对较小,定制系统成本高昂,而且会被试点与生产之间长久的时间间隔吓退。

  • 2021-09-13
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人工智能与嵌入式

人工智能不可能没有嵌入式,人工智能的领域庞大涵盖学科众多,应用范围也很多。人工智能与嵌入式系统的关系,可用苏轼《题西林壁》的诗句来形容,即“横看成岭侧成峰,远近高低各不同。不识庐山真面目,只缘身在此山中”。长期以来,形形色色的人工智能就在我的周围,我们却视而不见。可以说嵌入式开启了人工智能的进程,人工智能的终极目的是实现人类智力的替代,人的智力有“思维”和“行为”两种方式,思维是大脑独立的思考,行为是个体与客观世界的交互。

  • 2021-09-08
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大数据分析中数理统计方法的正确使用

目前,国际学术界有一条不成文的约定:凡是用SPSS和SAS软件进行统计分析所获得的结果,在国际学术交流中不必说明具体算法。由此可见,SPSS和SAS软件已被各领域研究者普遍认可。

  • 2021-06-23
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基于移动安全大数据的移动威胁场景下的画像线索应用

画像从互联网到安全 安全画像构建 画像的AVL insight实践 面向现场分析的画像实践 1、互联网画像是商务驱动画像生成,标准, 画像可以是自上而下,也可以是自下而上。 自上而下:“男人” 自下而上: “坏人”“有钱”“偷钥匙” “晚上”“惯犯”“瘦” 2、安全画像是发现查询驱动,结构化 他是作为一个线索来发现,需要做二次关联。 “坏人”->目的:偷东西->环境:“晚上” ->手段:“用钥匙开门”->频率:之前很长时间持续

  • 2021-06-23
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人工智能技术在移动互联网发展中的应用

在智能化引领发展的阶段中,人工智能技术正在越来越广泛地应用在移动互联网领域,越来越多的人工智能技术更多地参与到移动互联网发展中来。人工智能技术由于其特有的普适性、自主性以及迭代优化等特性能够在数据处理环节应对更加复杂的数据结构和数据环境,得出更加严谨和稳固的模型和推演结果。人工智能技术正在不断推动移动互联网形态完成新变化,完成更自主的信息捕捉,更智慧的分析判断,更自主的服务提供,更智能的云到端结合。本文将从人工智能技术为出发点,进一步研究移动互联网领域的人工智能解决方案和应用现状。

  • 2021-06-13
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数据治理体系建设方案

数据治理体系的建立是促进企业数据管理体系建设和执行体系落地的有力支撑平台,将分散、多样化的核心数据等通过标准化、质量探查、清洗、集成及监控等技术手段进行优化,形成企业内的数据治理体系,并结合企业组织结构,形成数据管控执行体系,在企业内部持续运行,提升 、挖掘主数据的应用价值。

  • 2021-03-18
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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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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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