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【精】6智能家居功能与解决方案型录王世杰(57页)

传统灯光的开关控制设备是指控制照明电路的通断,亦即控制灯具的点燃和熄灭。 而智能灯光的开关控制,则是通过将灯光接入执行器,然后由弱电智能面板或手持移动终端控制执行器来驱动被控电器。 这种方式便于集中式管理、日后的维护,更加安全可靠。 我们需要注意的是针对不同类型的灯具或者电器,配以不同控制方式。如感性负载(带变压器灯具、日光灯、节能灯等)与阻性负载(白炽灯、高压卤素灯等)。 除了总线灯光控制方式外,市场中常见的还有本地继电器控制方式。(其优缺点…)

  • 2021-10-26
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【精】精品3D智慧景区解决方案(58页)DOC

利用车载和机载移动测量系统快速采集景区的实景三维地理信息数据,完成景区基础设施普查,建立景区资源管理、安全应急、日常办公与绩效评估等业务流程,并融合景区现有的管理系统,如视频监控、电子门禁等,实现景区各类资源、信息智能管理与综合决策指挥。

  • 2021-10-25
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智慧旅游无线网络建设项目整体解决方案完整版(63页)DOC

相较于互联网时代的电子旅游、数字旅游,移动互联网时代的智慧旅游更重视为手机等智能终端开展配套服务,并结合物联网、云计算、下一代通信技术和大数据分析等新信息技术的应用提供智慧旅游的优质服务。同时,移动互联网时代的智慧旅游并不是简单的采用新信息技术,而是把新技术和旅游行业发展紧密结合,实现预案部署、游客引导、现场实时管控、突发事件处理、全程服务监管;并结合各类现场数据及游记分析完善游客画像及分类和旅游产业链价值分析,全方面的打造更具时代特征也更智慧的旅游服务、旅游管理和旅游营销。

  • 2021-10-25
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中建泓泰智慧教育解决方案20150506

智慧教育即教育信息化,是指在教育领域(教育管理、教育教学和教育科研)全面深入地运用现代信息技术来促进教育改革与发展的过程。其技术特点是数字化、网络化、智能化和多媒体化,基本特征是开放、共享、交互、协作。以教育信息化促进教育现代化,用信息技术改变传统模式。

  • 2021-10-25
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危化品企业园区搬迁及智能制造解决方案

着力发展高端产能,鼓励搬迁改造同兼并重组、淘汰落后产能、流程再造、组织结构调整、品牌建设等有机结合;鼓励搬迁改造企业运用先进适用技术改造提升传统产业,对涉及高风险的化学品、工艺和装备实施替代和改造。积极推进智能制造,鼓励建设数字化车间、智能工厂和智慧化工园区,以信息化、智能化应用提高安全和环保水平。

  • 2021-10-25
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中孚石油:油服工业互联平台架构解决方案

中孚科技于2006年在西安成立,是一家专业致力于大数据、云计算、物联网、工业互联网、AI等新一代信息技术在石油石化行业的落地应用的科技企业。公司与西安交大、北京邮电大学、中国石油大学等高校教授专家团队建立了广泛的技术合作,主力团队30余人均来自于知名软硬件、网络、通信、工业自动化等企业,都是各自研究领域的专家,参与或负责过大量行业相关的大型项目,有很丰富的实践经验。

  • 2021-10-18
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智慧交通解决方案(页)PPT

在当前国内ITS处于初步建设阶段、大量的分业务系统缺乏数据集成与融合会导致一些严重的社车安全问题,一些不法份子利用现有系统的缺陷大专法律孔子,包含假套牌,导致交通管理部门无法识别车辆的真实信息。出现车辆盗抢或者车辆肇事逃逸后,无法实时掌握车辆信息,浪费警力和物力;通过人工稽查,监管手段低下。车辆非法营运和偷逃费税,扰乱交通秩序,给交通安全管理增加了难度。

  • 2021-10-18
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俞小萍 集成平台下业务应用拓展

? 基于HL7医院信息互联互通标准; ? 总线型、高度集成、重复利用性强,所有业务系统都因为统一集成平台而解放; ? 实现医疗系统之间的互联和互操作性、消除数据烟囟。

  • 2021-10-15
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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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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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