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华为新型智慧城市之智能运营中心(完整版)

“新型智慧城市” 是以为民服务全程全时、城市治理高效有序、数据开放共享共融、经济发展绿色开源、网络空间安全清朗为主要目标,通过体系规划、信息主导、改革创新,推进新一代信息技术与城市现代化深度融合、迭代演进,实现国家与城市协调发展的新生态。

  • 2021-04-29
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零售门店大数据分析云系统解决方案

因为面对线上电商的强大攻势,实体零售店需要进化、需要自我提升,从人,货、场三方面进行优化,提升实体零售店的竞争力 ,包括 :提升经营效率、 提升门店消费体验、提升服务、优化供应链、优化人员配置、降低成本等等。

  • 2021-04-28
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检察院数字化同步录音录像系统整体解决方案.

检察院数字化解决方案检察院业务介绍:随着我国人民的法律意识不断加强,越来越多的人学会运用法律来维护自己的合法权益。因而,法院、检察院的诉讼案例也急剧增多.

  • 2021-04-25
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智慧城市打造城市发展新模式——智慧云制造

将物联网与互联网整合,使城市网络的人、物进行实时管理和服务,发挥智能化应用,大大提高城市的效率、效益、和谐水平。云计算指服务(能力)的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的

  • 2021-04-19
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清华【人工智能之机器人学习报告】

机器学习已经成为了当今的热门话题,但是从机器学习这个概念诞生到机器学习技术的普遍应用经过了漫长的过程。在机器学习发展的历史长河中,众多优秀的学者为推动机器学习的发展做出了巨大的贡献。 从 1642 年 Pascal 发明的手摇式计算机,到 1949 年 Donald Hebb 提出的赫布理论——解释学习过程中大脑神经元所发生的变化,都蕴含着机器学习思想的萌芽。事实上,1950 年图灵在关于图灵测试的文章中就已提及机器学习的概念。到了 1952 年,IBM 的亚瑟·塞缪尔(Arthur Samuel,被誉为“机器学习之父”)设计了一款可以学习的西洋跳棋程序。塞缪尔和这个程序进行多场对弈后发现,随着时间的推移,程序的棋艺变得越来越好[1]。塞缪尔用这个程序推翻了以往“机器无法超越人类,不能像人一样写代码和学习”这一传统认识。并在 1956 年正式提出了“机器学习”这一概念。

  • 2021-03-30
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5G应用前瞻云VRAR车联网无人机

体系化地梳理了5G产业最新进展,包括频谱、技术、牌照、芯片、终端等,并阐述了5G设备的变局及其投资机会,并在市场上率先提出“5G投资两段论”,建议关注5G硬件的同时,也要关注5G应用。针对性地研究了5G应用之一“物联网”,并聚焦重点,指出了2019年物联网投资的三个重要方向:一-是 新基建助推三表NB化;二是智能音箱引领智能家居进入新阶段;三是5G赋能车联网,自动驾驶走向现实。

  • 2021-03-30
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数据爬取治理报告2019

数据爬取作为数据采集的一种高效实现形式,能够在深度和广度上覆盖互联网中大部分的网页链接和内容数据,确保所抽取数据的代表性,极大地降低网络数据检索收集的效率和成本。随着网络空间加速拓展和海量数据蓬勃爆发,更先进的抓取策略、代码架构和技术系统不断被开发应用,数据爬取技术在精准性、时效性、个性化.上进展飞速,已经成为国内外诸多互联网企业最为常用的一项技术手段。但是随着围绕数据自动化技术进行爬取和挖掘行为急剧增多,这也带来了数据权属、知识产权和商业机密保护、个人信息隐私界限、不正当竞争、计算机信息系统安全等方面的巨大争议。尤其是近期在金融、内容、电商等各类场景的数据爬取案件频发,对互联网和大数据商业业态产生重大影响,引起了产业界、监管者和全社会的广泛关注。随着我国数据治理法律体系加紧完善和执法力度不断提升,数据爬取这一“灰色地带”也将被提上数据治理议程,其已成为非常紧迫的现实问题。

  • 2021-03-25
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离散型制造企业智能制造综合解决方案

整车识别的自动 设备控制的智能化 质量控制的数据化 管理过程透明化 能源管控智能化

  • 2021-03-22
  • 阅读229
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当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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2025年车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构报告2.0

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2025 年,全球人形机器人技术与产业发展进入从“机电集成”向“深度智能”跨越的关键阶段。这一年,人形机器人在具身智能理论、场景作业任务与产业化形态上持续演进,端到端学习框架、软硬件解耦架构与全球供应链格局亦出现一系列深刻变革。与此同时,硬件参数的单一竞赛逐渐转向软硬协同的效能比,泛化感知能力、复杂环境下的运动鲁棒性与工程化量产可行性成为决定人形机器人能否走出实验室的核心变量。

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