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数字客房解决方案

“智慧e房”云技术酒店多媒体系统是快乐视界为满足高星级酒店信息化需求自主研发的数字客房多媒体系统,系统依据领先的电视显示技术、流媒体呈现技术和网络通讯技术,实现电视和网络多媒体的完美结合,向酒店客人提供丰富的旅游资讯、精彩的娱乐内容、电脑网络服务和细致周到的客房服务。让酒店客人在繁忙的旅途中充分享受现代科技带给人们的美好体验。

  • 2021-10-25
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室外WLAN覆盖解决方案

传统AP可以增加下行功率扩大覆盖范围,但不能解决终端上行信号问题,在部分小区和乡镇,因活跃用户规模较小,用户分散,单纯部署有线宽带或室内AP成本大。对策考虑:大覆盖方案可有效改善上下行链路,扩大覆盖范围,从而减少所需AP数量,降低安装和运维成本

  • 2021-10-25
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楼宇监控解决方案

目前,在我国各行业中广泛使用的网络监控系统大多为模拟方式,其主要特点是:系统采用矩阵主机控制,通过电视墙监视前端目标,采用长延时模拟录像机进行录像和回放;其主要缺点:当录像资料需要长时间备份时,需要大量的录像磁带,消耗大量的人力和物力,并且在录像回放检索时操作不方便。因此,基于数字存储技术的硬盘录像系统经过几年的发展,至今,技术已经完全成熟,很好地解决了传统图像存储及回放等技术难题。

  • 2021-10-25
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机房ups解决方案

为保证机房内各类系统的正常运行,必须为其提供安全、稳定、可靠的工作环境。因此,安全、实用、先进和美观是机房设计的总体要求。新建机房能满足未来3至5年的发展需要。在机房改造中,要把安全性、可靠性、合理性和规范化放在首要位置,同时兼顾美观、舒适和人性化的特点。机房改造工程在充分考虑计算机、网络通讯、空调、UPS等设备的安全性、可靠性、易安装维护。

  • 2021-10-25
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WMS条码系统解决方案

使用資料獲取設備輔助倉庫收料、發料、成品入/出庫作業,採集並追蹤原材料批號,提高倉庫收/發資料的及時性,為實現生產追蹤提供基礎資料;對生產過程的進行批號管理,實現產品—原材料的批號追蹤管理;對產品包裝進行批號管理,實現產品批號(日期碼)--客戶的追蹤管理;建立完善的產品生產追蹤平台,實現原材料-產品-生產通知-訂單的雙向追蹤功能;

  • 2021-10-25
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WLAN无线覆盖解决方案

中国目前是全球网络及通讯设备最有潜力的市场之一,随着对世界经济的开放,中国近年来高速成长。D-Link于1996年首先在四川成都成立研发中心,吸收当地充沛的优秀人才,共同研究开发更新更好的产品。1998年在广东东莞、2002年在江苏吴江,友讯设立生产基地以突出本地生产、本地化服务,并将在2002年底再在浙江嘉善设立生产基地,体现出将祖国大陆作为“Home Market”的战略。从在成都设立研发中心、在东莞、吴江设立生产基地,显示出D-Link不断投资发展中国市场的长期经营的战略。

  • 2021-10-25
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WLAN概述及解决方案

WLAN(Wireless Local Area Network 无线局域网)是利用无线通信技术将计算机设备互联起来,构成可以互相通信和实现资源共享的网络体系。它以无线电波作为传输媒介,提供传统有线局域网的功能,能够使用户真正实现随时、随地、随意的宽带网络接入。

  • 2021-10-25
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VMWARE虚拟化解决方案

上下软件集团是专注于软件及提供增值服务的领军企业。公司总部坐落南京,在全国多个主要城市设有分公司。上下软件始终致力于将自身打造成可以为中国的广大用户提供优质软件和服务的方案提供商,公司业务主要包括软件产品分销,IT服务及软件开发。

  • 2021-10-25
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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。

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2025年中国新锐品牌全球成长白皮书

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”。

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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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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。

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城市低空经济创新发展白皮书

当今世界,低空经济正以前所未有的速度重塑产业格局与城市发展模式。作为融合通用航空、无人机应用、智能网联、先进制造等多领域的新质生产力代表,低空经济不仅承载着缓解城市交通压力、提升公共服务效能、培育经济增长新动能的使命,更成为衡量国家和地区科技创新与产业竞争力的关键指标。中国低空经济市场规模有望在2032年达到2.5万亿规模,其广阔前景吸引全球目光。然而,产业爆发式增长的背后,空域资源释放不足、基础设施系统性瓶颈、技术标准体系滞后、商业模式成熟度低、公众信任度待提升等核心挑战,正深刻制约着低空经济从“试点探索”迈向“全域协同”的规模化发展进程。

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