泉经贸互联网“加”与创新创业

“互联网+”指的就是借助互联网这一新兴的技术平台，将传统意义上的各行各业与互联网技术进行有机结合的一种新型的模式。但是当下很多人对“互联网+”有一定程度上的误解，认为只是互联网与各个行业的简单结合。通俗的来讲，互联网+就是借助计算机等新兴的科技将传统实体产业与互联网进行更深层次的融合。互联网+已经对我们的生活产生了方方面面的影响，他推动了传统产业的升级转型，同时也实现了社会资源的进一步优化，但是同时这也很大程度的影响了我们当下大学生进行创新和创业。互联网+在为大学生创新创业带来无数机遇的同时，大学生们也必将面临着更加严峻的挑战。

2021-09-13
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智慧钢铁厂钢包挂钩在线监控与故障诊断预警系统

Yolo算法是目标检测领域应用最多的算法，具有检测精度高，速度快的优点。数据采集及网络训练实施方案：现场硬件安装完成后，手动操作云平台进行数据采集，采集不少于20分钟的不同视频图像进行网络训练，数据采集工作计划7天。

2021-08-23
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华为智慧化工园区解决方案

综合安防：实现封闭园区安全智能可视化管理。希望通过人脸识别、智能分析、枪球联动、视频拼接、高空瞭望、电子围栏、多系统联动等新技术应用，对园区关键卡口、厂区周界，建筑物的关键区域进行全方位管控，实现全态感知，全域监控。端到端识别助力园区在第一时间、第一现场发现问题解决问题。

2021-08-03
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联通智慧楼宇解决方案

采用计算机互联网技术对大楼设备进行自动控制，对信息资源进行管理，实现智能楼宇信息化。2019年8月在上海举行的“2019世界人工智能大会”中的“AI赋能-智慧建筑”论坛上，上海市楼宇科技研究会的《智慧楼宇评价指标体系》首次把智能化楼宇、绿色建筑、云计算等科技和楼宇综合管理融合集成在一起，形成了“智慧楼宇（SMART BUILDING）”的概念，并形成绿色建筑、自动化集成、现代物业管理和融入“智慧城市”等四大体系的评价方法与内容，在会议上取得了海内外广泛关注与共识。

2021-07-01
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【精品】工业物联网大数据平台建设方案

工信部长苗圩在讲到德国工业4.0与中国制造2025时，曾这样概括：如出一辙、异曲同工、殊途同归。因此，两者表述不同，但内涵基本一致工业4.0由德国提出，主要指提升制造业的智能化水平，建立具有适应性、资源效率及基因工程学的智慧工厂，在商业流程及价值流程中整合客户及商业伙伴。其技术基础是网络实体系统及物联网。坚持“创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化、人才为本”的基本方针，坚持“市场主导、政府引导，立足当前、着眼长远，整体推进、重点突破，自主发展、开放合作”的基本原则。

2021-06-24
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全域智慧城市解决方案

在知识经济时代和城市化双重浪潮的冲击下，城市的创新能力已经成为衡量其竞争力的重要基础，不管是大型城市还是功能性中小城市，都在不断寻找适合自己的路线。自2009年始，来自中、新两国的开创者们用十余年时间在天津沿海的一片盐碱地上创造出一个生机勃勃的全新城市，开创了城市创新建设的独特路线。如今，随着中国正式进入第十四个五年规划的建设期，“数字中国”的建设在全国掀起了新一轮的浪潮。在此形势下，生态城依托其“生态+智慧”建设的创新经验和多年积累的的优秀智慧应用案例，发布了2020年度的智慧城市白皮书，为未来的城市建设者们提供有益的参考。

2021-06-03
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物流信息互通共享技术及应用国家工程实验室物联网技术与智能物流

物联网是通过无线射频识别（RFID）装置、红外感应器、全球定位系统 GPS、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。当每个而不是每种物品能够被唯一标识后，利用识别、通信和计算等技术，在互联网基础上，构建的连接各种物品的网络，就是人们常说的物联网。

2021-04-17
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【G027】智慧城市和智慧园区等-智慧楼宇行业解决方案-中移物联网公司

2022-01-04
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中服云多模态工业物联网平台介绍

中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。

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区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。

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算力是人工智能的基础设施

机器学习与深度学习有着明显的异同点在数据准备和预处理方面，两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工，针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效，但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工，而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差，因为有时候深度学习虽然能有好的表现，但是我们并不知道他的原理是什么。