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数字孪生及其在电力系统的应用

报告阐述了数字孪生的背景、概念和关键技术,分析了数字孪生和仿真、数字建模、人工智能、大数据的关系,总结了数字孪生应用于光伏、储能设备的健康评估、智能运维等研究应用现状,探讨了数字孪生应用于电力系统将面临的挑战和应用前景。

  • 2021-05-31
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基于大数据技术的数据共享平台方案研究

大数据通常定义为一个企业或组织对其所创造的海量结构化、半结构化与非结构化数据的存储和分析,其目的在于从复杂的数据中找到其关联、规律,并加以利用。大数据正以一种前所未有的方式,通过对海量数据进行分析,获得有巨大价值的产品和服务,或深刻的洞见。

  • 2021-05-31
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大数据技术正全面重塑芯片方案

由Amazon、谷歌以及Facebook等网络巨头所收集到的庞大数据集正带来旺盛的处理需求,这也直接推动了新一代芯片的构建。而其中两项最新成果将在今年6月下旬召开的计算机架构大会上得以亮相。 斯坦福大学的研究人员们将在会上介绍Plasticine,这款可重配置处理器能够提供近百倍于FPGA的每瓦处理性能提升,同时更易于编程。另外,由英伟达公司两位资深设计师打造的一款推理处理器则能够实现两倍于现有设备的性能与能源效率。

  • 2021-05-31
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大数据技术让经典规划方法更加精准

在一个比单个城市更大的地域范围内,一般存在数个城市,这些城市彼此联系,互相依托,他们长期共存,形成所谓的区域城镇体系。把握区域中各城镇的发展现状,客观推测未来各城镇的变化趋势,确定区域城镇等级体系及区域重大基础设施和公共设施的布局,引导和推动区域整体协调发展,是区域城镇体系规划的主要任务。

  • 2021-05-31
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智能交通大数据平台技术应用解决方案

什么是交通大数据 交通概念很大,所涉及的范围很广,如城市道路交通指数、地铁运行数据、一卡通乘客刷卡数据、港口集装箱数据、机场航班数据、轨道交通运营数据、远洋及内河航道船舶数据、物流车辆及货物数据、公交车实时数据、出租车行车数据、空气质量状况、气象数据、道路事故数据、高架匝道运行数据、以及衍生的相关拥堵、事故、违法信息等都属于交通数据。 我们通常所提的城市公安交通管理大数据是指在城市智能交通建设和运营的过程中,从视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等每天产生的大量数据,并借助信息化手段将这些相互关联的数据整合到一起(比如车辆信息、地图信息、人员信息、违规违章记录信息等等),形成一个有价值数据链,从而知道城市交通信息化建设,为公安交通实战应用服务,为市民出行服务。

  • 2021-05-31
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生态环境大数据一体化平台技术实施方案

平台,即围绕“一平台,两个中心”(“一平台”即大数据服务平台,“两个中心”即“资源环境数据中心”、“业务协同应用中心”)的设计思路,建设生态环境大数据一体化服务平台,实现环境质量监测数据、污染源监测数据、辐射环境监测数据、环境监管数据的统一收集、汇总、存储及管理,促进各类数据的整合共享与业务协同,初步实现对数据的深度挖掘分析与创新应用,为环境管理、环境信息公开等提供数据服务和信息支持,为自治区生态云建设提供基础数据支撑。

  • 2021-05-31
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大数据可视化技术面临的挑战及应对措施

本文从大数据本身的特点及其应用需求出发,结合数据可视化的研究现状,介绍了适用于大数据的数据可视化技术;分析在大数据条件下数据可视化所要解决的8个关键问题;讨论了针对大数据可视化应用需求自主研发的交互式可视化设计平台AutoVis及其应用。

  • 2021-05-31
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大数据技术在桥梁管养中的应用案例

截至2018年底,全国共有公路桥梁约85.15万座,其中危桥(四五类桥)总计约为5.67万座,危桥占桥梁总数的6.66%。部分桥梁年久失修,技术等级偏低;低等级公路上尚存部分不适宜桥型;部分桥梁存在设计和施工上的先天不足;多样性环境作用引发大量耐久性病害;超载问题引发的桥梁非正常损伤问题突出;桥梁增长致使愈来愈多的桥梁进入养护关键期。桥梁养护任务日益繁重,社会影响和关注度越来越高。

  • 2021-05-31
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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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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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2026年中国媒介展望:从掌控到赋能

2025年,持续的地缘政治紧张局势和贸易不确定性,取代了对“统一全球市场”的信念。全球品牌不再被动观望,而是转向更深层次的“在中国”融合:采用本土科技平台、加大研发投入,并推进逆向创新。 中国品牌为应对国内过度竞争以及对本土消费的过度依赖,加速出海扩张。 面向全球的品牌传播必须针对中国的竞争环境进行精细化调整;本地化不再是可选项,而是必选项。

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当消费市场迎来“人口结构重塑”与“需求多元裂变”的双重变局,消费者正以更立体的姿态重新定义市场规则,这既是当下的行业底色,更是品牌增长道路上必须直面的核心命题。

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全球业务高速增长DNA分析报告

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