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互联网+医疗诊后解决方案

随着“健康中国”的战略实行,很多金融机构、医疗机构、康复及体检机构等遵循国家战略政策,开设及开展健康管理服务机构。然而由于健康档案的多样化、健康管理服务涵盖内容广阔、各部门相对独立等特点,健康档案的标准统一和数据共享一直是最大的障碍,没有一个包含各类健康数据和各种网络手段的计算机数据中心,很难开展真正意义上的利用互联网大数据为健康管理工作。

  • 2021-06-16
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基于5G 自动行驶船艇在垂直行业监测中的应用

自动驾驶在5G环境下成为可能,船艇自动行驶需要解决的问题似乎更多

  • 2021-06-16
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5G通信基站参与需求响应:关键技术与前景展望

作为基础行业支撑,基站建设的质量决定了5G的安全性与可靠性,为后续的服务提供基础保障

  • 2021-06-16
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张江高科技术园区:物联网应用示范工程方案

两年前,鞠苏明在上海张江高科技园区注册成立上海煜科智能科技有限公司,专业从事物联网领域的RFID电子标签相关设备的研发、生产、销售。作为初创企业,研发力量单薄自然成为阻碍其产品开发的最大难题。他在困惑如何招聘研发人才之际,偶然发现了一个平台。只要在此平台上发布需求后便会有相应的专家来解决难题,再经过和专家的深入接触,技术瓶颈可快速并及时解决。

  • 2021-06-16
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智慧城市地理信息公共平台完整建设方案

在地理信息数据基础上,搭建地理信息公共平台,依托计算机、数据库和网络等技术,提供地理信息服务,数字化反演过去、表达现状、预测未来,更精准直观地辅助政府科学决策和突发事件应急,促进部门信息化,便捷百姓生活。

  • 2021-06-16
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物联网电梯物联网和远程实时监控系统方案

电梯是高层建筑不可缺少的设施,怎样确保电梯高效平稳运行是当今电梯技术研究的重要课题。根据电梯远程监控设计需求,基于系统化模块化设计思想,采用常见的客户端/服务器架构,将基于Linux的嵌入式系统作为前端数据采集发送平台。详细介绍了嵌入式开发过程,提出了开发环境搭建方案,编写了数据采集处理程序;重点对基于TCP/IP通信和Socket通信协议的网络软件进行了优化设计,并对网络通信性能作了分析检测,详细介绍了数据库的搭建和界面设计。

  • 2021-06-16
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智慧城市标准化工作进展-舒印彪

智慧城市在个性化发展,构建千城千面的同时,着力推进标准化建设使得其更加适应各种人类社会形态。

  • 2021-06-16
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我国新型智慧城市发展现状、形势与政策建议-唐斯斯

未来城市的发展现状,形式与政策需要率先讨论与确定,才能在未来起到积极的指导性作用

  • 2021-06-16
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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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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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