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工厂智能安防监控解决方案

①提高工厂生产安全性 ②提高员工管理有序性 ③提高车辆管理规范性 ④提高信息化管理水平

  • 2021-04-30
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大数据中心建设方案

“百年大计,教育为本” ,教育行业是我国经济发展的关键命脉之一,伴随着数据集中在教育业信息化的逐渐展开,数据中心在企业和信息化的地位越来越重要。教育数据中心建设已成为教育机构信息化趋势下的必然产物。教 育数据中心作为承载教育机构业务的重要IT 基础设施,承担着教育机构稳定运行和业务创新的重任。在教育机构新型客户服务模式下,数据 中心需要更高效地支持后台业务和信息共享需求,同时要24 小时不间断的提供服务,支持 多种服务手段。这对教育数据中心的资源整合,全面安全, 高效管理 和业务连续性提出更高的要求。

  • 2021-04-22
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华为企业云数据中心解决方案

华为云数据中心解决方案特点:绿色运营、企业级云数据中心、开放的方案架构。绿色运营——成就卓越数据中心;企业级云数据中心——构筑卓越数据中心服务;开放的方案架构——合作共赢、构建生态链。

  • 2021-04-20
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天府智慧小区建设导则1.0版

天府智慧小区云平台是智慧城市管理中枢(简称“城市大脑”)延伸至城市管理末端的智慧单元(简称“小区微脑”),“小区微脑”嵌入在政府认可的政务云平台中,是提升小区智慧化治理水平的重要工具。接收小区内物联网设备符合国标和行标通信协议的上传数据以及向城市管理上一级业务平台传送的数据,均按照各业务平台的数据通信协议执行。

  • 2021-03-30
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区块链司法存证应用白皮书

随着信息化的快速推进,诉讼中的大量证据以电子数据存证的形式呈现,电子证据在司法实践中的具体表现形式日益多样化,电子数据存证的使用频次和数据量都显著增长。不同类型电子证据的形成方式不同,但是普遍具有易消亡、易篡改、技术依赖性强等特点,与传统实物证据相比,电子证据的真实性、合法性、关联性的司法审查认定难度更大。传统的存证方式面对日益增长的电子数据存证需求,逐渐显露出成本高、效率低、采信困难等不足。此外,在司法实践中,当事人普遍欠缺举证能力,向法院提交的电子证据质量较差,存在大量取证程序不当、证据不完整、对案件事实指向性差等问题,直接影响到电子证据在诉讼中的采信比例。 区块链技术特有的不可篡改、不可抵赖、多方参与等特性,与电子数据存证的需求天然契合。

  • 2021-03-25
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新型智慧城市整体规划建设方案

在城市发 展过程中,在城市基础设施、 资源环境、社会民生、经济产业、市政管 理领域中,充分利用物联网、互联网、云计算、IT、 智能分析等信息通信技术手段,对城市居民生活工作、企业经营发展和政府行使职能过程中的相关活动与需求,进行智慧地感知、共享、分析、集成和决策。

  • 2021-03-23
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2020年中国半导体设备行业多维分析

半导体材料行业发展环境1.1 行业定义及特性1.2 行业政策环境1.3 行业资本环境1.4 行业需求环境半导体材料行业发展现状2.1 半导体产业链2.2 全球半导体材料行业发展现状2.3 中国半导体材料行业发展现状2.4 半导体及半导体材料产业迁移路径半导体材料细分市场现状3.1 半导体材料总览3.2 前端晶圆制造材料3.3 后端封装材料半导体材料发展前景展望4.1 驱动因素4.2 生命周期4.3 发展痛点4.4 发展前景4.5 发展趋势

  • 2021-03-04
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2018智慧农业发展研究报告

面朝黄土背朝天”,这是自古以来人们对农民的基本印象。中国是一个农业大国,也是一个农业弱国。智慧农业作为现代农业发展的高级阶段,是我国农村经济社会发展转型的必由之路,也是增加农民收入的重要方式。伴随着物联网、大数据、人工智能等新技术的快速发展,智慧农业有望改变现有农业生产方式,驱动农业变革。亿欧智库通过研究行业现状,着重探讨新技术如何驱动农业发展、提高农业生产效率、提升农产品质量,同时探讨如何解决水资源短缺、化肥农药使用过量以及农村劳动力不断减少等问题,改善农业“看天吃饭”的现状。智慧农业涉及农业的生产、流通和销售三个环节。目前,智慧农业多应用于生产环节,即利用新技术实现农业生产环节的精细化、智能化和现代化发展。亿欧智库从中国实际现状出发,详细列举说明了智慧农业四大典型应用,根据目前行业内存在的问题,提出了几点关于智慧农业未来发展的建议。

  • 2021-01-23
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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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