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智慧能源系统如何应用数字孪生技术

本文以面向智慧能源系统的数字孪生技术为研究对象,重点梳理智慧能源领域对数字孪生技术的需求和国内外研究现状及趋势,探究数字孪生技术在智慧能源系统中的定义和通用架构,据此分析面向智慧能源系统的数字孪生关键技术和生态构建。 在此基础上开展数字孪生技术在智慧能源行业的部署和应用案例研究,进而展望数字孪生技术在智慧能源行业的发展方向和应用趋势。

  • 2021-07-09
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多站融合智慧能源站储能技术与应用

智慧能源站秉持“创新、融合、绿色、共享”建设原则,以变电站为核心,采用“1+N”模式,构建能源流、业务流、数据流“三流合一”的能源互联网典型应用场景。利用变电站资源,建设储能站、分布式光伏、电动汽车充电站和数据中心站,打造“枢纽型”、“平台型”、“共享型”智慧能源站。

  • 2021-07-09
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智慧农业技术在畜禽生产中的发展与应用

随着智慧农业的发展,信息化、自动化、智能化管理已成为规模畜禽养殖的发展趋势。物联网技术、大数据平台应用以及人工智能技术潜移默化地帮助现代养殖产业更新换代。本文重点介绍了智慧农业在畜禽生产、管理、市场销售等环节的广泛应用和发展前景。

  • 2021-07-09
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现代智慧农业技术发展5大趋势

对于农业物联网系统而言,如何实现环境的实时在线监测,并将监测数据传输到系统中心,其秘密就在于它所使用的各种传感器。 传感器是将温室环境因子等非电物理量转化为控制系统能够识别的电信号的基础元件,根据物联网系统的不同需求,温室配备的传感器数量和种类也大不相同。

  • 2021-07-09
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智慧医疗的体系架构及关键技术

“智慧医疗”缘起“智慧地球”。2008年IBM公司提出“智慧的城市在中国突破”的战略并相继与十 多个省市签署“智慧城市”共建协议。2009年,美国工商业领袖举行圆桌会议提出“智慧地球”的概念,其主要内容是将 感应器嵌入和装备到电网、铁路、建筑、油气管道等各物体中,形成物物相联,再通过超级计算机和云计算将其整合,实 现社会与物理世界融合。同年2月,IBM针对性地提出了“智慧地球”在中国的六大推广领域,即智慧电力、智慧医疗、 智慧城市、智慧交通、智慧供应链、智慧银行。

  • 2021-07-09
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物联网技术在智慧医疗领域的应用

在生活需求已得到基本满足的今天,人们对于医疗卫生服务的要求也越来越高,而物联网技术的出现,满足了人民群众关注自身健康的需要,推动了医疗卫生信息化产业的发展。 物联网技术在医疗领域的应用潜力巨大,能够帮助医院实现对人的智慧化医疗和对物的智慧化管理工作,能够满足医疗健康信息、医疗设备与用品、公共卫生安全的智能化管理与监控等方面的需求,从而解决医疗平台支撑薄弱、医疗服务水平整体较低、医疗安全生产隐患等问题。

  • 2021-07-09
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LoRa技术在智慧医疗领域的应用

随着通信技术的发展突破,物联网技术融合了通信、大数据等高新技术在Bluetooth、Zigbee、LoRa等无线通信技术领域取得了极大进步,并且已逐渐在很多行业推广应用[2-3]。2015年3月国务院颁布《全国医疗卫生服务体系规划纲要(2015—2020年)》明确提出开展健康中国云服务计划,积极应用移动互联网、物联网、云计算、可穿戴设备等新科技技术,推动惠及全民的智慧医疗服务[4]。而物联网为优化医疗就医体验、改善医疗服务质量和提高人民健康水平提供了新手段,对于推进健康中国建设,实现智慧医疗的目标具有重要而深远的意义

  • 2021-07-09
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中服云智慧园区管理平台

以GIS为基础,将园区访客系统、门禁、视频监控、车辆管理、信息发布和预警管理等集成到可视化管理平台中,实时感知人、车、物、环境等各类数据,实现系统间联动控制,将园区运行各项关键数据进行综合展现,通过多个维度监测与管理,为园区管理者提高园区管理效率,提供数据决策支撑。

  • 2021-07-08
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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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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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人工智能行业-2026年人工智能趋势研究

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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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