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海康-景区智慧旅游系统综合解决方案

2013 年 11 月份,国家旅游局发布了《关于印发 2014 中国旅游主题年宣传主题及宣 传口号的通知》,将 2014 年旅游宣传的主题确定为“美丽中国之旅——2014 智慧旅游年”。 该通知指出,各地要结合旅游业发展方向,以智慧旅游为主题,引导智慧旅游城市、景 区等旅游目的地建设,同时要求全国各旅游部门围绕“智慧旅游”来展开一系列的旅游 推广宣传和旅游营销活动。智慧旅游是旅游业发展到现阶段出现的一种旅游新形态,是 旅游业与科技创新融合发展的典范,是旅游业未来发展的趋势。智慧旅游发展的直接受 益者将是旅游者,它将使旅游者享受到更多的智慧旅游服务。比如游客通过手机、IPAD 等工具,到网上查询观光信息、网上订票,还可以订制私人旅游线路,合理安排个人日 程,最大化地利用旅游时间。

  • 2021-05-06
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漕河泾智慧园区解决方案技术建议书V5.0(116页)DOC

传统园区建设者对于园区建设只做到九通一平,即基本的水电气、交通、建筑等基础设施建设,信息化、智能化、IT建设都由入驻企业自行完成。而很多企业的IT机构却面临着一种新的困境:高昂的硬件成本和管理运营成本、缓慢的业务部署速度以及缺乏统一管理的基础架构。 智慧园区信息化云服务平台的建设和落地,最重要的原因是综合性产业政策环境,园区管理内部的信息化需求,加上各行业中小企业产业建设发展带来的旺盛的信息化需求。打破传统的假设思路,通过构建智慧的园区云,提供内部和外部的全面融合

  • 2021-10-26
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智慧园区(社区)解决方案

为调整经济产业结构,集聚产业优势,我国大力发展的园区经济,形成了我国地域经济的增长极。在园区建设过程中,传统的建筑智能化管理存在着以下问题: 1、对于园区的技术构架缺乏完整的构建,信息化建设项目独立、建设碎片化,使得技术应用于实际的建设过程出现相脱节的情况。没有强大而 完善的技术设计,智慧园区建设就不能实现各项信息资源的整合。 2、部分园区的智慧园区系统在建设完成后,由于缺少相应的软件应用能力、数据信息采集和处理能力等,导致其实际的应用能力达不到标准的 要求,造成软硬件设施和功能被闲置浪费,造成了智慧园区重复建设。 物联网与智能建筑的物理架构具有很多相似性,各个子系统相当于物联网的数据采集节点,利用物联网技术,将数据汇集到数据服务平台,由平台进行数据分析、处理,从而提供更高级的动态数据应用服务,将使得传统智能化系统发 生根本性的变化。

  • 2021-02-17
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  • 32页
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中服云工业物联网平台数字孪生版的显著特点

在工业领域迅猛向智能化、数字化转型升级的时代浪潮下,中服云工业物联网平台数字孪生版横空出世,宛如夜空中最为耀眼的启明星,凭借其独树一帜且极具影响力的特性,为企业推开了一扇通往全新发展天地的大门,引领工业行业大步迈向智能化的崭新时代。

  • 2025-03-12
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工业互联网突破智慧和机器的界限--GE工业互联网白皮书

创新将显著提高航空、铁路运输、发电、石油与天然气开发及保健服务等不同行业的发展速度和效率,推动世界经济增长,为全球创造更多更好的就业机会,不断提高人们的生活水平。在美国与中国如此,在非洲的大城市及哈萨克斯坦的农村地区亦是如此。

  • 2021-09-06
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智慧博物馆文物综合信息化解决方案

智慧博物馆是近年来在实体博物馆、数字博物馆概念基础之上,由于科学技术的进步而演变发展起来的新生事物,其深入剖析实体博物馆和数字博物馆存在的问题,基于博物馆核心业务需求的完整的博物馆智能生态系统。 智慧博物馆也可以理解为数字博物馆为基础。以博物馆的“运营智慧化”、“管理智慧化”、“服务智慧化”以及智慧服务扩展的“互联网+”为框架,具备“分析”能力的博物馆。

  • 2021-08-17
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5G+智慧社区解决方案

5G带来的并不仅仅是网络速度的加快,而是将终端全部纳入网络,实现“万物皆可联”,这为未来城市生活提供了更多可能性。作为智慧城市的重要组成部分,随着5G 技术商用的发展,智慧社区将插上翅膀,迎来发展关键期。 智慧社区充分利用物联网、云计算、移动互联网等新一代信息技术的集成应用,为社区居民提供安全、舒适、便利的智慧化生活环境。智慧物业、智慧安防……5G技术正在为居民的未来社区生活勾勒出一幅不同以往的画面。

  • 2021-12-06
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【精品】大华-智能楼宇方案V1.0

建设一套具有总体把控楼宇安防、经营管理、生产管理能力的软硬件系统,并结合实际各个业务部门管理应用要求,同时充分考虑到现有信息化,自动化系统建设成果的利用和扩大,实现安防数据、生产数据、业务数据间的紧密衔接,进一步提高综合管控能力的集成性,进一步丰富管理手段的多样性

  • 2021-07-01
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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