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智慧消防解决方案【171页 PPT】

消防大数据综合应用平台采用大数据、互联网+、物联网等技术,汇聚多 方数据,打造消防大数据汇聚与支撑平台,顶层应用系统贯穿隐患排查、 防火监督、灭火救援、后勤管理、大数据创新应用等各方面。依照部局 一体化消防业务信息系统建设要求,与现有消防信息系统无缝对接,实 现各项消防业务工作流程化管理和协同运作,落实消防安全责任制,提 高各消防责任方的消防业务水平,促成消防工作社会化的贯彻与实施,全面提升公共消防安全水平。

  • 2024-06-14
  • 阅读270
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智慧消防解决方案(36页 PPT)

智慧消防物联网是消防远程监控系统的升级版本,总体上,由以下五个部分构成: 消防信息传输设备和有关传感器。 设在 社会单位的消防控制室、消防泵房等处,主 要采集传输火灾自动报警系统主机的信号、 消防给水管网压力、消防水池水位等信息。

  • 2024-04-10
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  • 37页
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智慧文旅田园康养疗愈小镇规划设计方案(84页 PPT)

借助远洲产业资源、利用在地资源, 与政府、村集体三方协力, 运营为重, 通过升级与融合;形成一种新型的项目发展模式,打造一个独一无二的康养度假项目

  • 2024-04-08
  • 阅读324
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  • 84页
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智慧水务解决方案 (45页 PPT)

成熟运用物联网、云计算、大数据 和移动互联网等新一代信息技术, 同时对数据进行深度处理,实现信 息化和管理提升的充分结合,紧跟 市场、随需速动、智慧经营,充分 支持企业模式创新和产业转型升级

  • 2024-04-09
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  • 45页
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智慧市场监管总体解决方案(25页 PPT)

成为科技赋能国家治理现代化的引领者。践行国家治理现代化的时代诉求、遵循政府治理范式变迁及发展规律、回应公众新需求及新期待, 通过科技赋能国家治理现代化要求,服务于解决新时代社会主 要矛盾,促进实现人民对美好生活的向往

  • 2024-04-09
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智慧社区最全技术解决方案(72页 PPT)

智能化:是指由现代通信与信息技术、计算机网络技术、行业技术、智能控制技术汇集而成的针对某一个方面的应用。从感觉到记忆再到思维这一过程称为"智慧",智慧的结果产生了行为和语言,将行为和语言的表达过程称为"能力",两者合称"智能"。

  • 2024-04-09
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智慧社区解决方案(104页 PPT)

利用物联网、移动互联网、大数据等技术的飞速发展,解决传统社区中的痛点难点,,提高服务水平、增强管理能力为目标; ? 同时综合考虑社区定位、社区业态、区域交通、社区人群、社区痛点等,充分利用信息技术实现信息获取、传输、处理和应用的智能化,建立精细化的社区管理系统和现代化的社区服务,形成资源整合、效益明显、环境适宜的新型社区形态。

  • 2024-04-10
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智慧农业整体解决方案v2.0

智慧农业整体解决方案v2.0,智慧农业整体解决方案v2.0,智慧农业整体解决方案v2.0,智慧农业整体解决方案v2.0,智慧农业整体解决方案v2.0

  • 2024-04-08
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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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低空基础设施发展研究报告(2025)

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算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程,编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态,积极听取产业界的意见与建议,不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容,适时修订并发布报告的新版本,以更好地推动算力互联网发展。

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数据智能服务产业发展研究报告

为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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医共体信息化整体解决方案

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