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大象通信技术公司居家养老信息化解决方案PPT

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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阿里云视觉智能开放平台

大数据、云计算、人工智能时代的到来,引发各行业对于视觉智能能力的强烈需求; 阿里达摩院基于多年技术研发和在阿里的最佳实践应用,沉淀了丰富的商业化数据可作为AI产品数据训练基座,让商业化场景更易用。

  • 2021-05-06
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港口设施数字运维一体化解决方案

全球货物吞吐量前10大港口中,中国已占8席;港口码头是“一带一路”战略的重要一环,积极打造“智慧港口”。通过数字化手段提升港口生产效率,降低人员劳动强度。

  • 2021-05-06
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敖小剑 【Dapr 1.0展望:始于servicemesh,归于云原生】

应用可以使用任意喜爱而适合的语言编写,可以快速开发和快速迭代。应用需要的能力都可以通过标准的API提供,无需关心底层具体实现。应用可以部署到任意的云端,不管是公有云、私有云还是混合云,没有平台和厂商限制,无需代码改造。应用可以根据流量弹性伸缩,顶住波峰的压力,也能在空闲时释放资源…… Serverless 会是云上应用的理想形态和主流发展方向。

  • 2021-05-06
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XDef2019.结合指挥控制系统理念的网络威胁情报分析与实践.周奕

现代战争,由于战争空间、战争规模、战争的复杂性和不确定性、战争进程的快速性都与以往战争发生了翻天覆地的变化,对先进的指挥控制系统有着强烈的需求。 20 世纪 90 年代以来,随着信息技术的迅猛发展,原有的指挥控制系统步入爆炸式发展阶段,随着不同系统的各自发展,使得整个军事体系指挥控制系统呈现出“混乱”的发展趋势。

  • 2021-04-29
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金蝶企业管理软件基于华为云部署解决方案

云计算是信息技术发展和服务模式创新的集中体现,是信息化发展的重大变革和必然趋势。支持企业上云,有利于推动企业加快数字化、网络化、智能化转型,提高创新能力、业务实力和发展水平;有利于加快软件和信息技术服务业发展,深化供给侧结构性改革,促进互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合,加快现代化经济体系建设。

  • 2021-04-27
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华为国土空间规划解决方案主打胶片V1.2

中共中央、国务院2019年5月9日印发了《关于建立国土空间规划体系并监督实施的若干意见》(中发[2019]18号文),明确要求完善国土空间基础信息平台,已自然资源调查监测数据为基础,采用国家统一的测绘基准,整合各类空间关联数据,建立全国统一的国土空间基础信息平台。 自然资源部2019年7月18日,自然资源部办公厅印发《关于开展国土空间规划“一张图”建设和现状评估工作的通知》(自然资办发[2019]38号文),要求依托国土空间基础信息平台,全面开展国土空间规划“一张图”建设和市县国土空间开发保护现状评估工作。

  • 2021-04-27
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阿里中台架构解析

本文要点小结: 1,阿里业务中台架构图。阿里完整前后中台技术架构图。 2,业务中台化-产品形态。将商业基础形态和逻辑梳理出来,解构成业务“积木块”。 3,业务中台化-全局架构。建立中台的中心化控制单元,对中台有一个纵观全局的视图。 4,业务中台化 - 业务创新和智能化。业务中台化,汇集和沉淀业务逻辑和数据,对快速创新提供支持。 5,阿里核心业务架构。小前台、大中台、轻后台的相互支撑体系。 6,阿里数据中台架构。数据中台建设理论、方法和实践。 7,阿里技术全栈全景图。阿里的移动中台、业务中台、数据中台、技术中台。 8,阿里技术平台底座。阿里多年技术积累和沉淀,构建在阿里云之上。 9,阿里中台组织架构。阿里的中台战略,相匹配的组织架构升级。 10,业务中台建设路径。企业中台建设应遵循的3个步骤:决心变革、成功试点、持续融合。 11,企业中台战略4个升级。从战略、组织、流程、技术四个方面进行升级。 12,阿里中台的能力开放。基于阿里云、ET大脑、业务&数据双中台的能力开放。 13,阿里业务中台建设方法论。中台建设和基础协议、中心化操控单元。

  • 2021-04-25
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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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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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