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智慧社区应用案例

日海物联是深圳日海通讯技术股份有限公司全资子公司,母公司日 海通讯成立于1994年,2009年在深交所上市(代码:002313)。 ? 2017年9月,日海通讯联合大股东润良泰基金,出资6000万美 元入股全球领先的物联网云平台企业Ayla Networks,并通过日海 物联联合美国Ayla Networks成立合资公司日海艾拉Ayla Sunsea。 ? 同时,日海物联以1.7亿元资金收购全球领先的无线通讯模块企 业龙尚科技。 ? 公司主要提供物联网云平台、模组、应用解决方案、电信业务虚拟 运营等业务。现有员工200余人,其中研发人员超过一半。

  • 2021-07-01
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天津大数据平台立项汇报-智慧-PPT

随着科学技术进步,视频监控技术在维护稳定、治安防控、打击犯罪、社会管理和服务民生中初步发挥了作用,但目前全国各级公安机关和相关职能部门对图像资源的应用还停留在基础的调阅查看,通过视频图像无法形成有效数据与现有资源进行关联、比对、碰撞,不能实现在海量视频中快速查找线索、提取关键信息。 因此基于海量视频的结构化描述、智能化分析及大数据挖掘与应用技术,有效提升图像信息的综合利用价值十分必要和迫切。

  • 2021-07-01
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阿里巴巴大数据实践之路-陈鹏宇

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-06-30
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智慧交通-大数据分析

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

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附件4:农业大数据

农业农村大数据已成为现代农业新型资源要素。当前,大数据正快速发展为发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态,已成为国家基础性战略资源,正成为推动我国经济转型发展的新动力、重塑国家竞争优势的新机遇和提升政府治理能力的新途径。农业农村是大数据产生和应用的重要领域之一,是我国大数据发展的基础和重要组成部分。随着信息化和农业现代化深入推进,农业农村大数据正在与农业产业全面深度融合,逐渐成为农业生产的定位仪、农业市场的导航灯和农业管理的指挥棒,日益成为智慧农业的神经系统和推进农业现代化的核心关键要素。

  • 2021-06-30
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回归互联网数据科学的本质客户&数据

友盟i数据智能i服务如何帮助移动开发者,更快更低成本的建立数据智能能力?个性化是未来I每一V成功应用的背后都有V性化推荐

  • 2021-06-30
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企业应用迁云的全链路评估方案

高度成熟化:场景通用、安全稳定。适用于大、中型企业的迁移评估需求,支持Linux、Red Hat、Debian、CentOS、Ubuntu等操作系统类型。采用无侵入式采集技术,不影响在线业务的性能,支持数据加密采集和存储。 高度智能化:基于采集的数据,从主机和进程两个维度构建架构拓扑。通过系统内置的智能化算法,自动对进程进行打标和聚类,识别用户使用的三方系统组件,进一步简化系统架构。

  • 2021-06-30
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中国联通大数据公司-金融大数据解决方案0128

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

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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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