智慧家庭又可称为智慧家庭服务平台，是综合运用物联网、云计算、移动互联网和大数据技术，结合自动控制技术，将家庭设备智能控制、家庭环境感知、家人健康感知、家居安全感知以及信息交流、消费服务等家居生活有效地结合起来，创造出健康、安全、舒适、低碳、便捷的个性化家居生活。
利用物联网、云计算、移动互联网、移动终端、OTO等新一代信息技术，集成了智能楼宇、智能家居、智慧物业、智能安防、数字生活等诸多领域的功能，将物业服务、信息通知、物业缴费、周边商铺、社区活动、社区圈子等诸多生活帮助信息及服务整合为同一平台，为社区居民提供一个安全、舒适、便利、低碳的现代化社区生活环境。
传统智能楼宇存在功能集成度低、维护管理成本高和运营效率低的缺点，难以适应现代化新型楼宇的建设和发展。物联网 等技术的快速发展和应用有力的推动了楼宇信息化的建设，提高了楼宇的智能化水平
机电设备的稳定运行是高速公路得以全天候安全畅通的重要前提，良好的机电设备有利于高速公路安全秩序的 维护，给高速公路运营管理部门带来社会和经济利益。
自动驾驶出租车共享出行是未来变革性的智能交通方式，它将带来前所未有的社会效益。共享订单数（合乘人数）是 影响出行时间、费用、舒适度和运营成本的关键参数，然而鲜有研究对共享人数上限进行分析。为此，文中基于多人共享的路径 规划方法，建立了一个自动驾驶出租车动态合乘的仿真系统。该系统由“搜索”“调度”“等待”３个模型组成，在变化乘车需求的 情况下，对共享人数上限进行了探讨。在深圳市南山区４１．２５ｋｍ２ 的路网上仿真不同共享人数上限和出行需求情况下的效益， 结果表明，共享模式极大地提高了出行成功率（达到了２０％）并降低了总耗时（降低到原来的３％～２３％）。当共享人数上限达 到一定值时，合乘效益逐渐收敛。在出行需求较高的情况下（人车比率大于５），共享人数上限设为３～４人时，合乘效益得到最 大优化。实验结果充分说明了多乘客共享出行能够缓解当下“打车难”的问题，且随着出行需求的增加，自动驾驶共享模式相比 传统非共享模式具有更强的鲁棒性。
楼宇的耗能设备管理中，常常出现设备设置不当、漏管和错管等现象，这些不当操作造成了能源的巨大浪费。耗能设备偶 尔存在疏忽管理的现象，造成多余运行；亦会偶尔出现设置不合理的情况，使得耗能设备长时间的非必需的高功率运行，以致大量 的能源浪费。借助物联网技术，通过网页进行配置，对用户需求进行智能分析后对楼宇中的耗能设备自动实现智能化管控，节省人 力成本和能耗，增加管理效率。智能管家系统基于耗能设备的用户侧控制，无需对接耗能设备的通讯协议，具有普遍推广意义。
智能楼宇系统集成软件是将楼宇自动化的各个子系统予以结合，实现统 一管理、调度的软件平台。根据目前智能楼宇系统集成软件的特点提出了系统集成所面 临的问题，重点以电梯子系统为例，阐述电梯监控系统硬件设计和电梯接口软件的开 发，实现了EBI与电梯子系统的集成。最后提出未来智能楼宇集成软件的发展方向。
在新一轮科技革命和产业变革中, 制造业要想获得可持续发展的竞争优势, 必须迈向智能制造, 依靠信息物理融合系统, 实现协同设计、协同供应链、协 同生产、协同服务和企业电子商务。 企业应该置身于全球供应链的生态系统之中, 应用互联网实现互联网+智能 工厂。
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
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。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
中服云作为国内领先的工业物联网平台厂商，其技术架构与功能特性高度适配火山地震监测场景的需求
人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能 发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家 和世界科技强国，按照党中央、国务院部署要求，制定本规划
：整合多模态医学数据，包括图像、文本、声音、 传感器数据和基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据，完成 不同时间点、条件下的数据对齐，构建医学科研数据资源库。 利用数据融合模型与方法，提供跨模态标注算法和标注工具， 揭示跨模态数据之间的语义关联性，帮助分析其相互作用和整 合效果，提高诊断和分析的准确性。面向不同类型的数据，提 供计算机视觉、自然语言处理、图学习等多类算法，对多模态 数据进行特征提取、模型训练、统计分析等，以识别疾病标志 物和模式。提供科研合作平台，促进跨学科研究团队的协作， 支持将分析结果转化为临床辅助决策支持工具，辅助医生进行 更准确的诊断和治疗规划。
为抢抓人工智能发展新机遇，支持人工智能技术赋能智能终端产品，推动智能终端产业高质量跨越 式发展，加快建设国际国内领先的人工智能终端产业集聚区，按照《关于加快发展新质生产力进一步推 进战略性新兴产业集群和未来产业高质量发展的实施方案》《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动方 案》等文件要求，结合我市实际，制定本行动计划
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