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(建筑工程管理)智能建筑系统精编

建筑是人类壹定历史时期科学技术和文化艺术的结晶,它必然要吸收当时 的先进技术,必然要反映当时生产力的发展水平。建筑技术和其他门类的科学技 术是同步发展、相互关联、互为条件的。建筑材料由草木、土木、砖瓦石、混凝 土向钢筋水泥发展的过程中,建筑物由单层、多层、高层向超高层发展。今日的 建筑,特别是大型高层建筑,它不仅是城市文化的、标志,更是城市信息化的重 要支撑点——信息网络的节点。

  • 2021-04-21
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成都文旅集团(宽窄巷子)互联网顶层战略方案(项目总监许脉编制))

通过对集团主营产业(旅游项目). 上下游链上的资源以及相关配套资源进行全面梳理形成产业数据化的台账,全面整合集团现有收费景区票务收费相关资源,以及精品酒店、星级酒店在线销售预定业务等产业配套服务资源,建立- -个由集团统一建设、 销售、管理的(全产业链)综合平台,以该平台为基础来对接外部渠道资源(包括与携程、阿里、去哪儿)做整合营销。

  • 2021-04-16
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5G金融应用发展白皮书2019年

5G作为当前信息基础设施的核心引领技术,对于推进经济社会高质量发展、建设网络强国和数字中国、打造智慧社会具有重要战略意义,5G已经成为全球范围内的关注重点和竞争焦点。当前,国内5G商用处于关键起步期,作为与信息技术结合最紧密的行业之一,金融行业数字化转型同样需要5G技术的支持。为了进一步推动5G与金融的融合发展,助力金融领域数字化转型,提升金融行业整体服务水平。特组织编制了本次白皮书,希望为金融与技术领域从业者提供参考。

  • 2021-03-28
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“5G+云+AI”: 数字经济新时代的引擎

当前,数字经济正席卷全球,带动经济社会迈入新时代。2018 年我国数字经济总量达到 31.3 万亿元,占 GDP 比重达到 34.8%。数 字经济对我国国民经济发挥关键力量的同时,也驱动着产业向着网络 化、平台化和智能化的方向不断发展。“5G+云+AI”成为推动数字经济发展的重要引擎。

  • 2021-03-28
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预训练的应用挑战与实践探索

预训练模型在NLP大放异彩,并开启了预训练-微调的NLP范式时代。由于工业领域相关业务的复杂性,以及工业应用对推理性能的要求,大规模预训练模型往往不能简单直接地被应用于NLP业务中。本文将为大家带来小米在预训练模型的探索与优化。

  • 2021-03-25
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智慧防灾地质灾害安全预警综合监管平台方案

智慧防灾,灾地质灾害安全预警综合监管平台不仅能实时自动化监测常见地质灾害发生地段的地质变化情况,并反馈到监控中心,且能根据现场事故等级给相应负责的巡检员、相关监管部门及领导领导提供多级预警,能让主管领导第一时间实时了解到现场情况,根据现场情况及时启动应急预案,下达指令,快速解决问题。

  • 2021-03-23
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智慧管廊指挥调度平台技术架构及应用方案

为了解决管廊日常运营管理和应急指挥调度管理的需求,提高管廊管理工作效率和科学性,满足可能发生的突发事件应急决策及资源调度的需要,为重大事件动态辨识、监控和风险评估,突发事件应急处置等提供技术支撑,建立统一的、一体化的运营管理和指挥调度平台。

  • 2021-03-23
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中国智能音箱行业深度发展分析

智能音箱是在传统音箱基础上增加了智能化功能,这功能体现在两方面,一、技术上具备WiFi连接,可语音交互;二、功能上,可提供音乐、有声读物等内容服务,互联网服务,以及场景化智能家居控制能力。

  • 2021-03-22
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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2026年数据分析和人工智能规划指南

2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟 作者:Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题:面向技术专业人员的数据分析和人工智能;数据和分析解决方案的架构、实施及扩展; 生成式 AI 资源中心 2026 年,企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务 价值。为实现这一目标,数据和分析技术专业人员需充分利用所有可 用数据,设计模块化、灵活的架构,并建立稳健的治理机制以确保可 信度。

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