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山东案例:智慧高速与车路协同探索与实践

国家提出的《交通强国建设纲要》、《国家综合立体交通网规划纲要》的要求 交通运输部2018年2月部署加快推进新一代国家交通控制网和智慧公路试点,,交通运输部2020年8月下发关于推动交通运输领域新型基础设施建设的指导意见。 1、截止2020年底,全国通车的16余万公里高速公路,亟需解决质的提高及效率问题。高速安全事故频发,导致人民的生命财产面临巨大损失,社会各界对高速公路运营管理的反响。 2、高速公路的数字化、信息化应用发展与当前的数字化、信息化发展不匹配;高速公路自身发展的倒逼。高速公路潜力的发挥、运行的效率、社会对服务的要求资产管理、建设、养护运维需要信息化,以及应急协调调度。 3、智慧高速是一项全局性、系统性工作,宜立足自身优势,加强顶层设计统筹数字化转型 路网 布局规划、业务、产业和技术发展实际,开展相关工作。

  • 2021-07-21
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高校全场景智慧教室建设方案(46页 PDF)

高教全场景智慧教室解决方案包括: 1、项目建设背景 2、智慧教室建设面临的4大问题 3、互联网+时代教学环境定义 4、智慧教室解决方案架构 学习环境重构、教学模式创新、教学数据应用、智慧教学赋能 5、智慧教室方案价值

  • 2021-07-21
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深度强化学习在智能城市领域应用介绍

深度强化学习是近年来热起来的一项技术。深度强化学习的控制与决策流程必须包含状态,动作,奖励是三要素。在建模过程中,智能体根据环境的当前状态信息输出动作作用于环境,然后接收到下一时刻状态信息和奖励。 以众所周知的AlphaGo为例,盘面就是当前的状态,动作就是下一步往哪里落子,奖励就是最终的输赢。整个强化学习过程就是不断与环境交互,在交互的过程中产生数据,并利用这些交互产生的数据来学习的过程。正是在深度强化学习的帮助下,AlphaGo得以横扫世界级顶尖棋手。所以相比于有监督学习方法,深度强化学习在特定场景下可以达到超越人类的水准。 在围棋领域大放异彩之后,深度强化学习也在不断地拓展着自己的疆域,游戏、金融等越来越多的领域也出现了深度强化学习的身影。现代城市作为人类生产、生活的核心区域,是一个汇聚了交通、物流、能源等多个产业的复杂综合体。如果能够优化这种复杂结构,那么将会带来巨大的社会价值。而强化学习恰好可以做到这件事情。本文将为大家介绍几个强化学习在智能城市领域的应用案例。

  • 2021-07-21
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详解人工智能视频监控技术及应用

智能视频监控是以数字化、网络化视频监控以基础,但又有别于一般的网络化视频监控,它是一种更高端的视频监控应用。智能视频监控系统能够自动识别不同的物体,发现监控画面中的异常情况,并能够以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息,从而能够更加有效地协助安全人员处理危机,并最大限度地降低误报和漏报现象。

  • 2021-07-21
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人工智能技术在航天工程领域的应用体系研究

在系统分析和总结人工智能航天领域应用研究现状的基础上,开展了智能航天体系顶层设计,从分系统、单星、体系等多维度研究了航天领域人工智能应用分级标准,提出了智能航天体系概念内涵,基于安全性、可用性、可扩展性等约束,提出包含底层基础设施、智能算法层、体系层、应用层等多层次的智能航天体系架构,给出了各层次的主要构成、支撑技术、相互关系以及交互模式,可为加速推进新一代人工智能技术在航天领域的应用提供参考。

  • 2021-07-20
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工智能技术在钢铁行业中的应用研究

中国钢铁工业经历多年高速发展,当前正处于“高产量、高成本、低价格、低效益”的粗放发展向高质量发展转变的过程中,在市场需求方面向小批量、多品种、定制化的趋势发展。中国钢铁企业依旧面临严峻挑战,除受上游原材料行业和下游钢铁产品深加工行业的双重影响外,钢铁企业自身产品结构不合理、生产管控水平低、能源消耗高以及产品质量稳定性差等问题也是影响企业竞争力、限制企业持续性发展的内在重要因素。

  • 2021-07-20
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基于人工智能技术的诊后管理平台构建

将人工智能技术应用于诊后管理服务流程和服务模式,研究适用于诊后随访场景的多模态人机交互技术与自然语言理解技术,构建以医疗为基础、以患者为中心的诊后管理体系和及时高效、全方位的智能化诊后管理服务平台,解决当前国内诊后管理所面临的信息采集不便、方式单一、效率低下、过度依赖人工等痛点问题,打通医患之间沟通的重要桥梁,提升对患者离院后的关怀与患者的医疗服务“获得感”,促进医患关系和谐,提升医疗服务质量与水平。

  • 2021-07-20
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ERP信息化建设解决方案

ERP系统是企业资源计划(Enterprise Resource Planning)的简称,是指建立在信息技术基础上,集信息技术与先进管理思想于一身,以系统化的管理思想,为企业员工及决策层提供决策手段的管理平台。

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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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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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