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机场安防&视频监控系统整体解决方案

机场安防系统包括视频监控、门禁及周界入侵系统,其中门禁控制系统与普通楼宇的门禁控制系统差别不明显(设备高端、点位多一些);而航站楼内视频监控系统主要是点位比较密集、用户部门较多;周界入侵系统特点明显,通常由各种入侵探测设备及视频复核设备、联动设备等构成。本文重点讨论航站楼视频监控系统,周界入侵系统下次单独深入介绍。

  • 2021-05-07
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提供全域数字化解决方案,「帷幄Whale」要融合新零售时代人货场

帷幄Whale创立于2017年底,以智能货柜、智能货架为起点,以硬件能力、算法能力为基础,逐步向前端发展,打磨平台型产品。今年上半年受疫情影响,全行业零售商线下客流锐减,此时数字化的核心思路是从线下向线上转移,帷幄whale为品牌方提供疫情时期所急需的线上销售能力,例如基于小程序的微商城与直播能力。

  • 2021-05-07
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未来社区数字化解决方案

未来社区整体建设方案:打造社区管理服务综合信息平台,提供社区公共服务、社区社会组织管理服务、社区便民服务三大管理服务体系;政府转职能,弱化管理界面,政社分离,强化社区自治能力;企业转方式参与发展。面向社会化服务的整合,使管理精简、高效、透明;高效的发布信息资源,让居民快速、便捷的获取服务;准确获得群众需求掌握民情民意;通过对社区协会、社团等组织的培育和发展,激发社会化组织活力,为居民提供综合性的咨询和服务。

  • 2021-05-07
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云迹发布酒店住中服务数字化解决方案,加速酒店数字化变革

数字化的宾客体验是酒店未来的差异化核心竞争力。然而,从行业整体来看,尤其是在服务体验最重要的住中环节,酒店缺乏一套完整的数字化解决方案,帮助酒店重构住中服务流程。更重要的是,酒店住中数据流失,服务数据难以量化,使得酒店在关键节点的运营决策缺乏科学的数据依据。

  • 2021-05-07
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数字化解决方案之 Social CRM

销售通基于企业微信建立统一的销售管理平台且充分考虑销售员工和上层管理之间的用户体验,基于客户的精准、智能、数字化营销平台,建立客户线索池,进行最优线索分配、线索跟进、进而转化成可利用的商机,直到线索成交。不仅实现了销售人员对线索的实时控制和跟进,更提升了管理人员通过对销售人员的活动日报,实现对销售人员的精细化管控。彻底实现为企业销售赋能。

  • 2021-05-07
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玉钢3号高炉长期休风复风后风口频繁烧损的原因及对策

对玉钢 3 号高炉计划检修复风后风口频繁烧损的原因进行系统分析,通过调整风口布局、装料制度, 制定合理的休、复风方案,风口校正,减少高炉长期休复风造成风口破损,为高炉快速恢复达产,改善经济技术指标提供有力生产保障。

  • 2021-05-07
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关联交易数字化管理解决方案

随着外部税务环境持续变化,企业自身业务拓展和复杂程度的增加,企业在税务管理方面的需求有显著增长。特别是对大中型企业而言,面对全球和国内的业务运营,多变的经济环境和税务监管,若能有一套良好的管理机制,并以数据驱动作为重要手段,来掌握和应对关联交易方面的税务要求和趋势,将有效提升集团内关联交易税务管理的效率和价值。

  • 2021-05-07
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智慧城市:使未来更加宜居的数字化解决方案

经过十年的反复试验,市政领导人意识到,智慧城市战略应该以人为出发点,而不是技术。“智能(smartness)”指的不仅仅是在传统基础设施中安装数字接口或简化城市运营。它还涉及有目的地使用技术和数据来做出更好的决策,实现更高的生活质量。

  • 2021-05-07
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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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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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