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知识发现和数据挖掘1高级人工智能史忠植

人工智能技术研究的主要方向是计算与知识,其将会通过研究计算与知识之间的关系,从而生产与发明一些适应人们生活的“科技物品”。那么我们就可以简单将人工智能技术的基本实质概括为以下这一观点:人工智能技术的实质是通过智能系统与智能机器,将人类的一些基本功能进行延伸、模拟、发展。人工智能技术是在多种学科理论的支持下所形成的新技术。我们可以将人工智能技术看作是信息化时代的必然产物,也可以将其看作是信息化社会的必然需求。例如,人工智能技术在互联网、信息化教育、信息化高速公路等方面,都将会发挥很大的作用。

  • 2021-09-08
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实景三维技术在智慧城市时空信息云平台建设的应用

2014年8月,经国务院同意,发改委、工信部、科技部、公安部、财政部、 国土部、住建部、交通部等八部委印发《关于促进智慧城市健康发展的指导 意见》提出,到2020年,建成一批特色鲜明的智慧城市,聚集和辐射带动作 用大幅增强,综合竞争优势明显提高,在保障和改善民生服务、创新社会管 理、维护网络安全等方面取得显著成效。 2015年3月5日李克强总理政府工作报告中指出:制定实施城市群规划,发展 智慧城市

  • 2021-08-10
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5G智慧工地解决方案

“5G智慧工地”服务可实现多项落地突破,关注工地上人、机、料、法、环、测六要素,运用“一通、多能、四驱动”架构,采用5G网络无死角覆盖,并通过5G实名制双防监管系统、5G便携巡检、5G远程协作、5G双360度空间立体实时监控系统、5G智慧信息岛、多维安全监控系统、5G作业面监管系统、5G+智慧图纸技术等应用模块,结合人工智能、区块链、云计算、边缘计算、大数据等新兴技术开启5G创新应用,实现全方位智慧工地管理。下文推荐联通5G智慧工地建设方案,供参考。

  • 2021-07-21
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【精品】楼宇行业业务场景需求分析及战略产品应用导入指导

.智能建筑是集现代科学技术之大成的产物。其技术基础主要由现代建筑技术、现代电脑技术现代通讯技术和现代控制技术所组成。 主要面向办公楼、商业综合楼、文化、媒体、学校、体育场馆、医院、交通、工业建筑、住宅小区等新建、扩建或改建工程,通过对建筑物智能化功能的配备,实现高效、安全、节能、舒适、环保和可持续发展的目标。

  • 2021-07-01
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智慧社区应用案例

日海物联是深圳日海通讯技术股份有限公司全资子公司,母公司日 海通讯成立于1994年,2009年在深交所上市(代码:002313)。 ? 2017年9月,日海通讯联合大股东润良泰基金,出资6000万美 元入股全球领先的物联网云平台企业Ayla Networks,并通过日海 物联联合美国Ayla Networks成立合资公司日海艾拉Ayla Sunsea。 ? 同时,日海物联以1.7亿元资金收购全球领先的无线通讯模块企 业龙尚科技。 ? 公司主要提供物联网云平台、模组、应用解决方案、电信业务虚拟 运营等业务。现有员工200余人,其中研发人员超过一半。

  • 2021-07-01
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模块化数据中心解决方案

行级制冷∶高性能行级空调,风冷形式/冷冻水形式可选,前送风后回风,水平送风距离仅2-6m,不受限于风道及开孔地板,送风效率大大提升,完美匹配高密+封闭冷热通道场景,大幅降低PUE,解决局部热点问题。

  • 2021-06-28
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风口下的工业互联网平台——制造业该如何选择合适的商业伙伴

联合国《2019年世界经济形势和展望》报告显示,2019 年和 2020 年,全球经济将以约 3% 的速率稳步增长,但经济下行风险在增加。在经历了互联网泡沫和经济危机之后,世界各国显然已经重新意识到了制造业的重要性,为了抢抓新一轮工业革命的历史机遇,在各国政策与内需的双重推动下,全球制造业正在经历工业互联网、人工智能等新技术全面渗透的转型阶段。

  • 2021-06-23
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基于云计算的智慧城市政务信息资源整合与及交换平台工作方案

资源是指政务中与信息采集能力,信息处理能力,信息利用能力,以及信息交流能力有关的一切资源,包括人员、设备、资金、信息及技术。

  • 2021-06-15
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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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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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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微模块化数据中心机房建设方案

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