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智慧城市是新型城镇化的动力标志-牛文元

城市与乡村有效衔接,良性互动的基础在于新型城镇化,而智慧城市将为这些赋能

  • 2021-06-16
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基于物联网的矿区提升机群远程监测监管与智能故障诊断系统

煤矿安全生产关系到人民群众的生命和财产安全,各级政府一贯重视煤矿安全生产问题,并采取一系列措施不断加强安全生产工作。由于煤炭生产系统复杂,工作场所黑暗狭窄,人员集中,采掘工作面随时移动,地质条件的变化会使移动的采掘工作面不断出现新情况和新问题,如不及时采取相应的有效措施,可能会导致重大灾害事故,这就给安全工作带来了困难。如何加强煤矿安全生产管理模式,实现管理的现代化、信息化成为煤矿企业关心的问题。基于矿区信息化和智能化的“感知矿山”就是物联网技术成功应用在煤炭行业很好的例证。

  • 2021-06-16
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物流解决方案重磅升级 9大利器助力高效物流

物流行业重度依赖地图和位置服务,可以说是地图服务的“试金石”。尤其是这些年“智慧物流”概念的兴起,更是需要充分借助LBS、物联网、大数据、人工智能等技术,来助力物流行业的快速发展。 一直以来,腾讯位置服务依托庞大的数据生态和专业稳定的技术服务,持续深耕物流行业,与物流行业的头部客户如京东物流、中国邮政等,保持着长期的深度合作。

  • 2021-06-16
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智简5G无线网络技术初探

智简5G无线网络技术,这项技术的未来在哪里,方向在哪里,目前还并不明朗

  • 2021-06-16
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数据中心建设与方案

初步技术方案---基础架构分解。数据中心建设技术方案主要包括:总体建设原则规划、空间设计、安全性设计、建筑工程规划、电气系统设计、空调新风系设计、消防系统设计。综合布线系统设计、环境监控系统设计、总控中心设计等。

  • 2021-06-16
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互联网+医疗解决方案

国家“互联网+”行动指导意见,明确“互联网+医疗健康”行动路线。 制定“互联网+”行动计划,推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合,促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展,引导互联网企业拓展国际市场。

  • 2021-06-16
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面向B5G和6G通信的数字孪生信道研究

6G技术已经在如火如荼的研发,数字孪生信道研究如何开展

  • 2021-06-16
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基于5G技术的煤矿智能化开采技术研究与探索

智能化采集能源技术一直是我们研究的方向,最大程度减少人员参与,在高危领域实现完全智能化

  • 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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