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新型数字智慧城市综合趋势解决方案

智慧城市运营中心(IOC)是新型智慧城市的关键入口级产品,是通过数字建模把城市多个维度的数据进行统筹分析打造的城市运行体征与态势监测分析、事件管理、辅助决策、联动指挥能力一体的城市智能运营中心,为城市运营提供分析、预测、决策、指挥四位一体集中化平台。

  • 2021-08-03
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2019 5G车路协同创新应用白皮书 腾讯

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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某发电厂管理提升与信息化规划咨询项目-业务流程优化报告(doc 61)

智能工厂是利用各种现代化的技术,实现工厂的办公、管理及生产自动化,达到加强及规范企业管理、减少工作失误、堵塞各种漏洞、提高工作效率、进行安全生产、提供决策参考、加强外界联系、拓宽国际市场的目的。楼宇自控系统、生产过程监控系统、工业电视监视及保安电视监视系统、 防盗报警系统、停车场管理系统、一卡通智能化管理系统、 公共广播系统、综合布线系统、计算机网络系统、系统综合以及测控技术与仪器专业系统集成。

  • 2021-05-07
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人工智能技术及其在电网调控中的应用研究

人工智能,是研究用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门科学,其是一门多领域交叉学科,涉及脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知科学、行为科学和数据以及信息论、控制论和系统论等许多学科领域。

  • 2021-06-01
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供应链金融数字化进阶,联易融深耕SaaS蓝海市场

在今年两会的政府工作报告中,「供应链金融」,备受外界关注。 在金融工作相关部分,政府工作报告指出,要「创新供应链金融服务模式」。而在近期发布的“十四五”规划纲要中,供应链金融再次被点名:「推动供应链金融等服务创新发展」。

  • 2021-04-19
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遥感与水利行业强监管

在前年11月1日的水利部党组中心组学习(扩大会议)会议上鄂 竟平部长指出,我国治水主要矛盾已经发生深刻变化,从人民群 众对除水害兴水利的需求与水利工程能力不足之间的矛盾,转变 为人民群众对水资源水生态水环境的需求与水利行业监管能力不 足的矛盾,强调“强监管一定会是今后水利改革与发展的主调” 。深刻理解和准确把握这一科学论断,有助于我们更加自觉地转 变治水思路,有助于我们更好地推动新时代水利的改革和发展。 长期以来由于各种原因带来了一系列资源、环境和生态问题 ,水资源短缺、地下水过度开采、河湖湿地萎缩、污水超标准排 放、湖库河道乱占、乱采、乱堆、乱建的四乱现象等问题突出, 已成为经济社会可持续发展的制约因素。

  • 2021-03-21
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石化装置保温层下腐蚀检测技术进展

在石油化工行业中,出于节能和工艺考虑,多数设备和管道需要采取绝热保温层措施。然而,设备和管道运行过程中,会发生保温层下腐蚀(CUI),特别是沿海企业,CUI 问题更为突出,严重时甚至发生腐蚀泄漏,导致非计划停工,严重威胁了装置的安全稳定长周期运行,影响企业的经济效益。由于CUI 具有一定的偶然性和隐蔽性,很难在第一时间发现。传统的检测方法是拆除保温层结构,进行目视检查、渗透检测和超声波测厚等,这些方法检测效率低,且拆除保温层结构成本较高,难以满足企业的检测需求。

  • 2021-04-03
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上海区块链技术与应用白皮书2019

2018版白皮书发布一年来, 得到了社会各界的广泛关注,也为上海区块链的发展提出了宝贵的意见和建议。在此期间,国内国际上的产业环境不断发展演变,出现很多进展和成果,表现出新的发展特点,也面临新的发展挑战。国际上,美国、日本及欧盟- -些国家和地区纷纷将区块链发展上升为国家重要发展战略,大力推动区块链技术研发和应用推广。IBM、马士基、Facebook、 摩根大通、沃尔玛等国际巨头纷纷布局区块链,推出区块链的产品或研发计划。在国内,从中央层面到各主管机构开展了政策引导,大力支持区块链技术落地应用。上海的区块链产业已经逐渐形成集聚效应,杨浦区、虹口区、黄浦区、嘉定区都初步形成了区块链的创新孵化空间、产业化基地,市科委、经信委、发改委、商委等纷纷出台政策支持区块链的技术创新和产业化应用。

  • 2021-03-24
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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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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