4U高服务器，8张NVIDIA P4 GPU卡，单节点支持128路视频接入和人脸分析；支持15天的抓拍图片检索。 全人种识别；可识别各种表情、眼镜、化妆、胡子、帽子等情况；支持性别，年龄和敏感人群的识别； 支持前端设备利旧，无缝对接满足抓拍需求的摄像头（200w像素，RTSP协议）；兼容H.264主流格式视频流；5~55℃工作温度，适应非标机房部署
该系统可对覆盖范围内人群，自动进行移动终端标识、视频、人脸图像信息的综合采集，运用大数据理念，整合移动终端信息先进技术， 针对人员密集、治安状况复杂场所人员信息采集难、比对难、信息关联度差等问题提供有效的解决方案。 该系统致力于为公安行业应用提供安全、高效、实用的实战产品与服务，目前已经在治安防控、情报获取、数据分析等业务中取得了重大进展。
产业园区，作为多种产业实体的综合因素。其涉及人员与设备因素复杂，对效率和成本的要求更高。雨后春笋般的智慧园区建设，有很多非技术的复杂原因驱动。在IoT、云计算、人工智能等技术解决方案更加成熟，智慧园区的发展朝着什么样的发展形态运行，还是要时间来检验。
园区的智慧化也处在不断提升的过程。德国、日本、美国等智能园区较发达的经验和技术模式正在通过不同模式进入中国。而新兴科技企业中，BAT等巨头在依托云计算提供产业园区的智能化升级；京东、苏宁这样的电商企业都在提出新的智慧园区解决方案；菜鸟网络也在不久前公布了未来园区方案。
智慧园区信息服务平台面向的对象包括园区管理者、运营商、政府部门、企业和业主。用户的多元化对平台的需求各不相同，因此对不同用户的需求进行分析，研究各类应用的面向对象和领域，通过统一服务管理平台实现应用定制化是最终可以面向各类服务对象的关键。
建立统一的应急管理与日常管理、对内与对外服务这2大服务和2大管理体系。建立统一的综合管理平台，针对园区的安全、环保、应急、能源、经济、园区及企业办公等应用需求，建立园区综合管理服务体系。
目前中兴已不天津武清、河北秦皇岛、湖北黄冈、湖南衡阳、河南洛阳、重庆合川、山东济宁、江苏连云港、江苏南通、江苏淮安、宁夏银川、浙 江宁波、山西运城、青岛高新区、大连高新区、黑龙江绥化、广东中山、广西梧州等地签约进行智慧领域癿合作。
各大楼部署成对出口设备,实现大楼内多业务统一承载；信息中心部署大容量核心交换机，提供10GE或40GE端口互联,可平滑升级支持100GE端口,实现数据业务快速转发； 部署园区网络统一出口防火墙和路由器,实现同三大运营商对接,真正掌控全局；实现分支联网、移动办公及数据备份
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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
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。
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。
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，
LPO，英文全称叫Linear-drive Pluggable Optics,即线性驱动可插拔光模块。>LPO强调“可插拔”，是为了和CPO方案相区分。CPO方案里，光模块是不可以插拔的。光模块(光引擎)被移动到了距离交换芯片更近的位置，直接“绑”在一起了。
Mellanox的LinkX线缆和收发器通常用于将 ToR交换机向下链接到 NVIDIA GPU和CPU服务器中的网卡以及存储设备，和/或向上链接于整个网络基础设施中的交换机到交换机互联应用场景中。
随着园区数字化进程加速，物联化及云化的不断深入，企业IT/OT基础设施变得无处不在，终端非法访问与接入，网络攻击、数据泄露风险如意凸显，企业信息安全面临着新的挑战。华为星河A园区网络安全解决方案，构建一体协同防御体系，强化边界防护与终端访问控制，网络安全联动响应，实现多层次立体化安全防护。
大数据中心主要建设内容主要包括机房、大数据支撑平台、计算机网络、安全保障系统、基础支撑软件几部分。机房采用租赁方式。大数据支撑平台包括虚拟化平台、大数据分析平台。虚拟化平台包括服务器群、存储系统。大数据分析平台包括大数据分析节点群、大数据分析处理平台。基础支撑软件操作系统、数据库管理软件、地理信息系统等部分。
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