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交通运行协调中心TOCC建设方案

交通运行协调中心(TOCC)的目标是,提升城市交通运行监测、管理与服务水平,提高城市交通运输协同能力,纵深推进“科学治堵”,TOCC通过融合接入全市大交通“空、铁、公、水”全星数据,动态监测全市“人、车、货”流信息,多维分析交通“堵、挤、危、诉”事件,着力为城市加快构建绿色交通体系,为打造畅行之城和通达全球的国际性综合交通枢纽提供核心(智慧)保障。

  • 2021-06-25
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智慧城市交通一张图及模型管理系统解决方案和实践探索

通过整合交通运输系统多源数据,包括交通基础设施、运行运营数据、调查数据、手机人口数据和互联网数据外部数据等,依托地理信息系统,掌握交通基础设施、运行运营状态,通过“一张图”系统,方便用户管理、查询和数据分析。支撑整合市域、都市圈、城市圈轨道交通、城际铁路模型,实现多用户、多方案比选评估、运营优化等功能。

  • 2021-06-25
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车联网商用加速,构筑智能驾驶未来

车联网是信息化与工业化深度融合的重要领域,是5G垂直应用落地的重点方向。 车联网是实现智能驾驶以及自动驾驶的关键前提。 在5G和人工智能赋能下,随着国家对车联网行业政策支持加大,试点示范区井喷,我们预计在商用车的T-Box及高速公路&城市交叉路口的RSU部署将率先受益,相关上市公司包括锐明技术、鸿泉物联、虹软科技、千方科技、金溢科技、万集科技等。 RSU路测部署有望提升汽车前装车载终端渗透率上升,同时RSU市场参与者与OBU市场高度重叠,目前市场主要玩家包括华为、大唐、千方、金溢等均推出了V2X的RSU和OBU设备,未来通信设备商(华为、大唐)、运营商、传统ETC厂商(金溢、万集)、交通集成商(千方)、车路协同创业企业(星云互联)等将长期共存。 在5G与V2X深度融合过程中,边缘计算成为帮助车路协同的重要基础,MEC网络建设将迎来大规模服务器等硬件部署。

  • 2021-06-25
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中交重庆丰涪高速公路车协同示范项目情况介绍

中交集团致力于智慧交通新技术的研发、投入、推广。项目前期,由中交所属中咨集团开展了数据并行接入、数据结构化分析、一路多方协同调度等测试工作,为项目后续车路协同工作打下一定基础,积累一定经验。截至目前,监控中心部署的机架式服务器12台,用于车路协同云控平台部署,提供车路协同设备可视化、事件可视化、态势可视化等。

  • 2021-06-25
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融合智慧交通技术的交通安全发展思路

iRAPS通过集成交通监控与检测设备,及时检测和研判典型高风险事件,通过主动发光装置、高音号角、情报板、识别抓拍等设施设备对上游来车进行提前预警提示,对涉事车辆驾驶员进行警告,主动预防和降低出口区段交通事故。

  • 2021-06-25
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京西隆商城视频中台建设方案

京西隆商城视频中台建设方案:前期采用FP模式,开发视频业务中台基线版本,后期采用TM模式,保证中台业务的灵活快速迭代。采用项目经理负责制 乙方公司高层进入项目指导委员会,并 由公司部门经理担当乙方项目总监。 选用管理与行业经验丰富、责任心强的 人员担当项目经理。 参于项目售前与需求分析的人员担当项 目的重要角色。 安排技术能力强、经验丰富的技术人员 进入项目开发组

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大数据解决方法探讨新

在整体方案中利用大数据整合历史传染病数据,天气数据(来源于传感器)和社交媒体数据进行传染病暴发的提前检测和主动预防

  • 2021-06-25
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【精品】大数据时代的智慧矿山

随着科技技术的不断演进,数字化已成为各行业内一个非常重要且极具吸引力的市场,其目标是将IT技术与产品、系统、解决方案和服务进行融合,贯穿于从研发设计到生产到技术维护的整个产业链。乘着数字化这股智慧东风一逐渐吹进了万千行业,矿山就是其中的一个典型领域。从矿山自动化到数字矿山,再到如今的智慧矿山,数字经济时代,有关未来矿山建设与实现方式不断被刷新。当下,智慧矿山利用底层传感器实现数据采集,物联网(IoT)释放数据威力,从生产运营、成本管控、采购销售等系统,整合所有数据通过精准分析,为煤炭企业决策层提供精准、实时的数据支撑,实现降低成本、提高决策效率的目标。 北京君时慧成实时大数据平台,基于Hadoop架构,集成了生态圈中的主流热门组件并不断的进行相关功能的优化。可对矿山生产大数据、销售大数据、物流大数据、设备运行大数据、安全大数据、环保大数据等的进行智慧采集与存储,助其最终落地大数据分析应用。

  • 2021-06-25
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竞争对手分析

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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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微模块化数据中心机房建设方案

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重大网络安全攻防演练防守解决方案

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