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智慧养老系统解决方案

随着社会经济的不断发展和生活水平的提高,老年人口也对生活服务生活照料以及精神慰藉等方面提出了更高更强烈的需求,需要更多的悉心照料以及专业的护理服务,老年人有两怕:一怕失能、半失能、空巢,怕生病。老年人有各种各样现实的养老服务需求。

  • 2023-04-28
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城市大脑数字驾驶舱指标体系建设研究

基于城市大脑驾驶舱能掌握实时数据、突出问题指标呈现、分析预测数据趋势等需要建设指标监控体系,能一体化呈现“市级、部门、区县、街道“等各维度指标;基于”城市体征展示、中控指标驾驶、指标晾晒”等功能进行指标划区;基于指标属性划分为”常态化指标、事件类指标、专题类指标”,分大屏及终端多维度展示。

  • 2022-04-25
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人工智能处理器的N种方案解读

人工智能 (AI) 正被广泛运用于各式各样的应用上,但也因为应用的多样化,因此目前没有一种处理器能够支持所有的人工智能解决方案。通用处理器 (General-Purpose Processors) 最容易编程的,而图形处理器 (Graphics Processors,GPUs) 则为大多数工作提供了较好的性能。针对特定工作优化的定制 AI 架构可以使用现场可编程门阵列 (Field Programmable Gate Array,FPGAs) 或是专用集成电路 (Application Specific Integrated Circuit,ASIC) 来展开。新的人工智能芯片技术,如软件定义硬件 (Software Defined Hardware,SDH),也正研发中。数据中心、自动驾驶和消费性/物联网应用程序需要不同的解决方案。

  • 2021-04-29
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云计算成就智慧城市探讨及分享

云计算包含互联网的应用服务及在数据中心提供这些服务的软硬件设施。IT的挑战低效的T系统, Gartner研究报告指出:x86/x64服务器: CPU利用效率10%;SC/UNIX服务器: CPU利用效率20%;管理和维护成本的不受约束的增t加;对于每化在维护老系统上8块美元, 化在新的IT基础架构上只有1;能源成本的不受约束的增加;对于一个典型的T的预算, 在今天(2007)大概有10%是化在能源上的,在不久的将来, 这个比例将达50%;

  • 2021-04-19
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阿里云新一代工业互联网发展模式与成功实践数据驱动的新价值网络

阿里巴巴集团作为国内最具影响力的互联网企业,近年来着力推进工业领域的数字化、网络化、智能化改造,为众多行业的工业企业赋能升级,同时也围绕工业领域开展了许多前瞻性研究,发布了一大批具有战略洞察力的报告。此份白皮书全面介绍了阿里巴巴在发展工业互联网上的探索与思考,提出了未来五年中国制造业数字化变革的八大预判,包括数据资产货币化、无场景不智能、数据中台、“低门槛”数字工厂、数字孪生工厂、区块链、C2B 协同创新平台和未来组织,并进行了详细解读,将对广大企业在战略思维、技术体系、商业模式、核心能力与组织架构上的重构提供新的思路和有益参考。

  • 2021-03-20
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研报2020年工业软件智能制造国产化发展行业分析研究报告

工业软件应用于工业领域,是软件化的工业技术。工业软件指应用于工业领域,以提高工业企业研发、生产、管理水平和工业装备性能的应用软件,其核心作用在于帮助工业企业提质增效降本,并增强企业在高端制造的竞争力。工业软件应用于计算机硬件、工业设备和基础软件或平台之上,支撑企业业务与应用,其内含工业知识与流程,以软件形式赋能工业企业,本质是软件化的工业技术。我们总结工业软件功能主要有:1)信息流(数据)的采集与管理;2)工艺模型的构建与优化;3)设备的控制与调度。由于不同的行业生产流程与工艺差异明显,企业核心痛点不同,因此工业软件通用性较低,面向不同行业工业软件通常存在较大差异,不同行业工业软件之间存在明显壁垒。

  • 2021-03-16
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智慧城市IT系统总体架构规划方案

智慧城市IT系统总体架构规划方案,信息产业已成为美国最大的产业之一,约45%的工业增加值是由信息产业带动增长的,其产值已经超过基建、汽车制造和石油化工等产业,而且信息产业的发展推动了各行各业的发展,为美国创造了大量的就业机会。美国经济的持续增长,是因为美国对信息产业的巨额投资产生了巨大效果。

  • 2021-03-14
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智慧油气田建设中的 共享制造平台架构与研发及应用

  • 2021-02-17
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竞争对手分析

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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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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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