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案例 | 2020年餐饮业态数字化实践案例盘点

面向全国零售与餐饮行业智能化管理和数字化运营的专业媒体,报道行业先进理念、成功案例、优秀技术、解决方案,作为专业协会搭建行业供需交流合作平台,推动零售智能化、信息化、数字化事业。2020年,餐饮企业开始更关注食品安全、外卖、新零售、直播带货、私域流量、无人送餐、智能、场景应用等。随着疫情演变,数字化升级始终贯穿在2020年的餐饮业中,为餐饮业注入了前所未有的革新力量。的健康发展。

  • 2021-02-13
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智慧工厂安全解决方案

定位:项目为构建基于云计算、大数据、移动互联网等最新信息技术和移动防爆智能终端技术的、软硬件相结合的智能化安全管理云系统;功能:实现生产状态和安全信息的实时数据采集、远程通讯、事故建模、风险分析、智能推演、预报预警、应急处置辅助决策等功能,为政府安全监管、企业安全生产管理以及事故应急处置服务;适用领域:政府安监部门的安全监管业务、石油化工等高危行业安全管理、一般工贸行业的企业安全管理,市场前景非常广阔。

  • 2021-02-13
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智慧农业物联网系统解决方案

物联网技术的不断发展,越来越多的技术应用到农业生产中。目前,远程监控系统、无线传感器监测等技术日趋成熟,并逐步应用到了智慧农业建设中,主要包括环境、动植物信息检测,温室农业大棚信息检测和标准化生产监控,精农业中的节水灌溉等应用模式。提高了农业生产的管理效率、提升了农产品的附加值、加快了智慧农业的建设步伐。

  • 2021-02-13
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智慧风电解决方案

智慧风电以数字化、信息化、标准化为基础,以管控一体化、大数据、云平台、物联网为平台,以数字孪生技术为辅助,以计算资源的弹性配置为保障,以异构计算为核心任务,高效融合计算、存储和网络,通过“人-机-网-物”跨界融合,形成边缘+云端结合的全层次开放架构,实现不同层级的智慧,追求不断提升风电智能化水平目标,完成更加友好、安全、高效、可靠的能源供应。

  • 2021-02-13
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工业互联网平台的架构设计

工业互联网是面向制造业数字化、网络化和智能化需求,构建基于海量 数据采集、汇聚、分析的服务体系,支撑制造资源泛在连接。弹性供给、高效配置的工业云平台。从工业互联网定义来看,工业互联网平台需要具备四个基本功能。一是需要实现将不同来源和不同结构的数据进行广泛采集;二是需要具备并支撑海量工业数据处理的环境;三是需要基于工业机理和数据科学实现海量数据的深度分析,并实现工业知识的沉淀和复用;四是能够提供开发工具及环境,实现工业APP的开发、测试和部署。因此,工业互联网平台体系架构必须能完全实现着四个功能,即涵盖边缘层、IaaS层、工业PaaS层、工业SaaS层以及贯穿上述各层级的安全防护。其中,边缘层、平台层、应用层是工业互联网平台的三大核心层级。

  • 2021-02-12
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大数据处理平台解决方案

互联网时代,尤其是社交网络、电子商务与移动通讯把人类社会带入一个以PB为单位的结构与非结构数据信息的新时代,它就是“大数据(BigData)”时代。 大数据为云计算的大规模与分布式的计算能力提供了应用的空间,解决了传统计算机无法解决的问题。这个领域的计算标准与软件均刚刚起步,为全世界新型软、硬件及应用创新提供了前所未有的机会。

  • 2021-02-12
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数学建模十五大经典数学模型

1. 灰色预测 基于灰色建模理论的灰色预测法,按照其预测问题的特征,可分为五种基本类型,即数列预测、灾变预测、季节灾变预测、拓扑预测和系统综合预测。这五种类型的预测方法,都是区域开发研究中重要而且常用的预测方法。 2. 灰色关联分析方法 在实际问题中,*许多因素之间的关系是灰色的,......

  • 2021-02-12
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智慧工厂方案

企业信息化的各要素中包含着丰富的功能应用需求,各种物联网技术的广泛应用,行业功能的不断完善使传统物流行业逐步走向全新的现代物流, 建设基于物联网的能源管控平台,利用传感器网络、短距离无线通信等在内的物联网技术实时在线监测和控制能耗设施,并能根据实时的能耗信息,实现优化控制和集约化生产。

  • 2021-02-12
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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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全球热泵行业数据发展报告(简介版)

数据来源链:空气源热泵主机厂家、上下游产业链企业、市场经销商、第三方相关机构,所涉及到的金额均为2023年自然年收入, 均为不含税销售收入。

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人工智能行业-2026年人工智能趋势研究

感觉ChatGPT横空出世仿佛是上辈子的事情,但自从生成 式人工智能(AI)革命全面展开,也仅仅过去了三年。从 那时起,无数新平台和用例如雨后春笋般涌现,品牌和用 户对生成式AI的理解也在稳步演变。

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人工智能在玩具箱中:父母如何看待针对儿童的AI玩具

智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品,被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能 力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪,父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及 模拟社交或情感反应的挑战(赫斯和梅辛格,2025;拉德斯基,2025;苏金德,2025)。与此同时,该领域的早期安全 检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出,部分智能玩具收集儿童敏感数据,比如儿童的声音和对话, 在测试中,这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容(穆雷等人,2025)。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题 ,也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。

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市场研究:专项债助力土地收储落地观察

2024年11月,自然资源部正式发文,明确允许地方政府运用专项债券资金收回收购存量闲置土地,优先覆盖企业无力开发、已供应未动工的住宅与商服类闲置用地,为盘活存量土地、优化土地供需格局提供了政策依据。

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