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物联网应用场景解决方案

蜂窝物联网技术驱动全连接时代发展: ?一张网同时支持LTE/eMTC,频谱共享,基站和天线资源复用 ?支持移动性管理(>120Km/h),无缝切换,客户体验平滑连续 ?数据速率最大可达1Mbps,支持更多业务应用 ?低功耗节电技术支持电池寿命长达5~10年

  • 2021-03-26
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新型城域物联专网建设导则

建设“物联,数联、智联”三位一体的新型城域物联专网是本市做强城市大脑,细化城市神经元的重要组成,为加强对城市管理和社会治理智能化及标准化的指导和规范,特制定《新型城域物联专网建设导则》(简称“导则”)。本导则是对上海市新型城域物联专网的物联感知、数据规范及算法、平台架构、综合应用、安全保护等方面进行规范。其中,总则部分阐述了编制目的、适用范围、符合性说明等,术语和定义部分汇总了主要的专用术语,并进行定义或说明。

  • 2021-03-29
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永泰商业地产信息化建设规划

信息化是指培养、发展以计算机为主的智能化工具为代表的新生产力,并使之造福于社会的历史过程。与智能化工具相适应的生产力,称为信息化生产力。 [1-2] 信息化以现代通信、网络、数据库技术为基础,对所研究对象各要素汇总至数据库,供特定人群生活、工作、学习、辅助决策等和人类息息相关的各种行为相结合的一种技术,使用该技术后,可以极大的提高各种行为的效率,并且 降低成本,为推动人类社会进步提供极大的技术支持。

  • 2021-03-19
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5G行业场景案例集

近日,中国电信发布了《中国电信5G行业场景案例集(第一辑)》,汇总了5G+媒体直播、 5G+工业互联网、5G+视频安防、5G+ 智慧医疗、5G+ 智慧教育、5G+智慧交通、5G+智慧 物流等行业近40个案例。公众号后台回复:“5G”, 获取5G案例。

  • 2021-03-16
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深圳市新型智慧城市建设总体方案

按照党的十九大关于建设网络强国、数字中国、智慧社会的战略部署,紧紧围绕深圳现代化国际化创新型城市发展定位,以提升民生服务和城市治理能力为重点,以体制机制创新为保障,坚持全市“一盘棋”“一体化”建设原则,强力推动新型智慧城市建设,到2020年,实现“六个一”发展目标,即“一图全面感知、一号走遍深圳、一键可知全局、一体运行联动、一站创新创业、一屏智享生活”,建成国家新型智慧城市标杆市,达到世界一流水平。

  • 2021-04-23
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数字文创专场-科技赋能数字文创-陈亮

随着文化与科技深度融合,文创产业不仅在新技术的驱动下发生业态、模式的嬗变,也催生出新的思维方式与理念,进而更好地帮助传统文化和线下行业实现数字化、文创化,实现了文创行业与社会各界的跨界融合

  • 2021-04-18
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基于边缘计算模式的工业物联网智能制造方案

制造业是国民经济的主体,是立国之本、兴国之器、强国之基。因此,我国高度重视制造业的发展。2015年5月19日,国务院正式印发了我国实施制造强国战略第一个十年的行动纲领《中国制造2025》;2019年初,国务院明确将“工业互联网”写入政府工作报告;2020年,因为新冠肺炎对中国经济的巨大冲击,为了促进中国经济的恢复和腾飞,中央政府会议多次提出了“新基建”的计划(5G、特高压、城际高速铁路和城际轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网等)。可见,工业互联网是实现智能制造的核心,是支撑智能制造的关键综合信息基础设施,是信息通信技术创新成果的集中体现。由此,本文主要分析基于边缘计算模式的工业物联网智能制造方案。

  • 2021-04-16
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基于城市交通监控大数据的行程时间估计

随着智慧交通的发展,越来越多的监控摄像头被安装在城市道路路口,这使得利用城市交通监控大数据进行车辆行程时间估计和路径查询成为可能。针对城市出行的行程时间估计问题,提出一种基于城市交通监控大数据的行程时间估计方法UTSD。首先,将交通监控摄像头映射到城市路网,并根据交通监控数据记录构建有向加权的城市路网图;然后,针对行程时间估计,构建时空索引和反向索引结构,时空索引用于快速检索所有车辆的摄像头记录,反向索引用于快速获取每辆车辆的行程时间和经过的摄像头轨迹,这两个索引大大提升了数据查询和行程时间估计的效率;最后,基于构建的索引,给出一种有效的行程时间估计和路径查询方法,根据出发时间、出发地和目的地,在时空索引结构上匹配出发地与目的地共有的车辆,再利用反向索引,快速获得行程时间估计与车辆路线。使用某省会城市的真实交通监控大数据进行实验评估,所提方法UTSD的准确率比基于有向图的Dijkstra最短路径算法和百度算法分别提高了65.02%和40.94%,且UTSD在以7天监控数据作为历史数据的情况下,平均查询时间低于0.3 s,验证了所提方法的有效性和高效性。

  • 2021-04-19
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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产品介绍

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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