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大型商场消防系统研究

随着经济建设的迅速发展,商品流通改变了传统的模式,减少了流通中间环节而趋于大型化、市场化、集成化,各地相继建成了一些大型商场、超市,由于商品品种丰富,受到了广大市民的欢迎。这些大型商场的出现,在给消费者带来了很大便利的同时,也给人们带来了巨大的安全隐患。近年来,国内外商场、超市相继发生了不少特大火灾事故,给世人留下极其深刻的教训。

  • 2022-01-03
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【G034】智慧城市和智慧园区等-C-Life智慧校园学生健康成长管理平台-深圳和而泰

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  • 2022-01-03
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【B016】车联网-货车车辆智能监管解决方案-深圳融易保

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  • 2022-01-03
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基于RFID技术的智能交通解决方案

随着城市化推进,大多数城市的交通系统不堪重负。城市道路拥堵已经成为困扰城市和谐发展的症结之一。 堵塞的交通环境不仅可以阻止经济活动,也会浪费能源和排放大量的废气。 传统的解决交通问题的方法:增加底层的基础设施,如兴建更多道路或桥梁,或增加提供服务的车辆,如更多的公共巴士和火车,数量,规模。 但是,交通基础设施建设已经达到了扩展能力的限制,增加道路的数量或大小,是很难的。同样,增加公共交通车辆的数量,通常并不会使道路上行驶的私家车数量减少。

  • 2022-01-02
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2020卢山巍:数据中台:宜信敏捷数据中台建设实践

从数据技术和计算能力复用,到数据资产和数据服务复用,数据中台会以更大价值带宽,快准精让数据直接赋能业务。

  • 2021-12-31
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百度智能中台V3.2

向上支撑的金字塔,从设备到现场产线,从产品制造过程到运营管理,打造智能化基因,夯实数字化基础,减少人工降低材料成本,提高设备运转率,提高生产率,提升品质,节能环保,缩短停工期

  • 2021-12-31
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仓库精细管理系统

软件支持数据库类型:SQL Server 2008 数据采集器支持WindowsCE5.0操作系统、数据库支持SQLCE3.5 软件无用户数限制

  • 2021-12-30
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智慧水务信息系统建设标准与指南探讨

智慧水务信息系统建设标准与指南探讨

  • 2021-12-29
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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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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线

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2025中国人工智能学会系列白皮书?教育研究中的AI4S(284页)

基于大语言模型的教育思想实验,其核心学术价值在于构建了一个“计算性社会实验室”:它能够尝试将杜威式的民主教育设想,置于当代复杂的数字社会结构与信息茧房的约束下进行模拟;它也可以探索弗莱雷的解放教育理论,将其转化为可计算的社会动力学模型,观察“对话”与“压迫”在不同权力结构下的演化轨迹与临界点。这种方法系统性地连接宏大理论与经验现实,通过生成可观测、可证伪的理论假设,使得教育研究得以在实施成本高昂、伦理风险巨大的真实世界干预之前,进行高效、低风险的场景分析与风险模拟。

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2025中国人工智能学会系列白皮书?棋盘上的人工智能(219页)

计算机博弈是人工智能领域的重要应用,它以高对抗性的棋牌类游戏项目为研究对象,具有怡神益智、评判客观、挑战无穷的特点。近年来,随着人工智能、大模型等技术的飞速发展,计算机博弈模型能够自主学习复杂的策略和技能、处理更加复杂的博弈任务,成为衡量AI智能水平的重要领域之一。从棋类博弈到电子游戏,机器博弈不仅是技术进步的展示窗口,更是人类智慧与机器智能交互融合的舞台。未来,计算机博弈领域将继续快速发展,技术的融合和创新将推动该领域达到新的高度。

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智能工厂(离散)实施方法论

智能工厂项目的数据采集维度往往会细到机台、工位或单个操作者,时间周期上会到秒级,这样导致数据量非常大,比照ERP数据采集量要大上几个数量级。功能规划、数据库选择、应用终端处理性能等都要充分考虑大数据处理和承载能力。

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