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智慧楼宇、智慧酒店技术解读方案

智慧酒店解决方案基于BIM模型的楼宇运维平台,将集成楼宇各智能化系统,从独立的BA系统提取数据,并挂接至模型对应位置,进行数据的实时监控及统计分析,打造新型可视化综合运营管控系统。

  • 2021-10-14
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智慧方案(城市、社区、楼宇)

智慧社区是以网络化、数字化及信息化、物联网为基础,定位于服务并分解为政府服务、社区服务、家政服务和个人服务四个方面,为地方社区生活提供全方位、多元化服务的智能化社区服务体系。

  • 2021-10-14
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方案--酒店智能弱电方案

我国酒店服务行业也在悄然兴起,同时酒店行业的竞争也在日益激烈,所以每一个酒店为了能够在激烈的市场竞争中获得更大的优势,就会在经营和管理的过程中不断加强自己的服务质量,而弱电智能化系统就是能够非常有效提高酒店服务质量和服务水平的一个现代化信息系统,所以对其进行研究也是十分有必要的。

  • 2021-10-14
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综合体智慧楼宇解决方案

智慧楼宇综合管控平台对楼宇进行了集中监管、能源管理、运维管理等,实现各系统联动控制、协同处置;降低能源消耗、运维成本,提升楼宇环境舒适度,延长设备设施寿命,打造安全、舒适、便捷、智慧的楼宇,实现精细化管理目标,为人们提供安全、高效、便捷、节能、环保、健康的环境。

  • 2021-10-14
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卓朗智慧楼宇解决方案

智慧楼宇是以建筑物为平台,以通信技术为主干,利用系统集成的方法,将计算机技术、网络技术、自控技术、软件工程技术和建筑艺术设计有机地结合起来,打通各个孤立系统间的信息壁垒,使楼宇成为一个信息互通的智能主体,实现对楼宇的智能管理及其信息资源的有效利用。

  • 2021-10-14
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智慧城市(智慧社区、智慧楼宇、智慧交通)解决方案

智慧不仅仅是智能。智慧城市绝不仅仅是智能城市的另外一个说法,或者说是信息技术的智能化应用,还包括人的智慧参与、以人为本、可持续发展等内涵。综合这一理念的发展源流以及对世界范围内区域信息化实践的总结,《创新2.0视野下的智慧城市》一文从技术发展和经济社会发展两个层面的创新对智慧城市进行了解析,强调智慧城市不仅仅是物联网、云计算等新一代信息技术的应用,更重要的是通过面向知识社会的创新2.0的方法论应用。

  • 2021-10-14
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汉柏智能楼宇

汉柏科技有限公司(以下简称“汉柏科技”)是人脸识别整体解决方案提供商, 专注人工智能及云计算的发展,深入持续的创新研发,致力于打造完全自主可控的国产精品,构建人工智能及云计算的生态系统。 汉柏科技联合洛可可产品研发团队,希望打造一款适用于更多场景且外观更简洁高端的人脸识别终端。

  • 2021-10-13
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汉柏智能交通

汉柏科技有限公司(以下简称“汉柏科技”)是人脸识别整体解决方案提供商, 专注人工智能及云计算的发展,深入持续的创新研发,致力于打造完全自主可控的国产精品,构建人工智能及云计算的生态系统。 汉柏科技联合洛可可产品研发团队,希望打造一款适用于更多场景且外观更简洁高端的人脸识别终端。

  • 2021-10-13
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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

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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算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程,编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态,积极听取产业界的意见与建议,不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容,适时修订并发布报告的新版本,以更好地推动算力互联网发展。

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数据智能服务产业发展研究报告

为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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