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AI智能+智慧酒店场景解决方案

AI、IoT“一体化”后,“人工智能”逐渐向“应用智能”发展。深度学习需要物联网的传感器收集,物联网的系统,也需要靠人工智能做到正确的辨识、发现异常、预测未来,由此可见,人工智能结合物联网(AIoT)是接下来的重大发展,而这样的发展,影响到各行各业,甚至会进行产业颠覆,也就是说,接下来AIoT服务,将在我们身边大量出现。

  • 2021-10-18
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AIoT智能边缘计算解决方案及行业应用

数据是万物互联、人机交互的基础。AI的介入让IoT有了连接的“大脑”。同样,归功于当前存储技术发展,让数据有了基本的“后勤保障”。云服务的快速扩张,则让数据有了发挥价值的物质基础。

  • 2021-10-18
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AIoT云边端协同智慧城市解决方案

随着AI、IoT、云计算、大数据等技术的快速发展,和在众多产业中的垂直产业落地应用,AI与IoT在实际项目中的融合落地变得越来越多。AIoT作为一种新的IoT应用形态存在,与传统的IoT区别在,传统的物联网是通过有线和无线网络,实现物-物、人-物之间的相互连接,而AIoT不仅是实现设备和场景间的互联互通,还要实现物-物、人-物、物-人、人-物-服务之间的连接和数据的互通,以及人工智能技术对物联网的赋能进而实现万物之间的相互融合。使得用户获得更加个性化的更好的使用体验、更好的操作感受。最终目的是让用户或使用方获得:“安全、简单、便捷、舒适的体验”。

  • 2021-10-18
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AIoT时代下的边缘安全解决方案

AIoT就是人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合。它并不是新技术,而是一种新的IoT应用形态,从而与传统IoT应用区分开来。如果物联网是将所有可以行使独立功能的普通物体实现互联互通,用网络连接万物,那AIoT则是在此基础上赋予其更智能化的特性,做到真正意义上的万物互联。

  • 2021-10-18
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AIoT+安全工厂解决方案V1.0

AIoT融合AI技术和IoT技术,通过物联网产生、收集来自不同维度的、海量的数据存储于云端、边缘端,再通过大数据分析,以及更高形式的人工智能,实现万物数据化、万物智联化。物联网技术与人工智能相融合,最终追求的是形成一个智能化生态体系,在该体系内,实现了不同智能终端设备之间、不同系统平台之间、不同应用场景之间的互融互通,万物互融。除了在技术上需要不断革新外,与AIoT相关的技术标准、测试标准的研发、相关技术的落地与典型案例的推广和规模应用也是现阶段物联网与人工智能领域亟待突破的重要问题。

  • 2021-10-18
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智能楼宇设计方案

传统的楼宇智能化系统是自成一体的独立封闭的系统,而物联网是开放的,具有无限扩展性和连通性。采用这一技术,可以在世界上具备互联网接入条件的任一地点,与自己的物联网相连,实现信息交互功能。

  • 2021-10-18
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智能楼宇控制系解决方案

通过物联网形态化,智能建筑中如照明、暖通、安防、通信网络系统等子系统,已经可被集成到同一平台上进行统一管理监控,实现相互间的数据分享。这一趋势不仅要求系统集成商能够提供标准协议接口,开放集成其他应用,而且要求其不断完善开发统一平台,提供更优质的整合解决方案。

  • 2021-10-18
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智能楼宇解决方案ppt

楼宇作为建筑基础设施的主体,为人们提供着重要的生存空间。据统计现代人的一生中大约有90%的时间是生活在楼宇内的,因此如何有效保证楼宇建筑设施的可持续发展,如何创造既舒适节能又健康智能的完美空间成为智能建筑行业的重要命题。

  • 2021-10-21
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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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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