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“都市区”“都市圈”“城市群”概念辨识与转变

工业化驱动下的城市高度聚集带来一系列“城市病”。19世纪末,霍华德在《明日的田园城市》一书中首次提出“Town Cluster”的概念,希望通过区域性城市组合的方式解决单个大城市的“城市病”问题。在霍华德的倡导推动下,英国开始了在大城市外围建设田园城市的运动,美国也出现了郊区化的趋势。在这样的背景下,美国管理和预算总署在1910 年人口普查时提出了“大都市区”(Metropolitan District)的概念,后来进一步标准化为“大都市统计区”(Metropolitan Statistical Area,简称“MSA”),1990年开始将各类都市统计区统称为“都市区”(Metropolitan Area)。在这个概念里“Metropolitan”是指由多个“City”组合成的地域组织,这个概念是应统计需求而生的,郊区化人口与中心城区之间存在着非常紧密的关联,但其所生活的地域可能超越了传统的城市和郡县管辖范围,需要一种新的统计范畴,以更好地识别该地域的人口分布情况,并以此为依据指导项目的资金分配、标准制定及实施。

  • 2022-01-22
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基于智慧技术的综合防灾规划体系框架研究

城市是一个复杂而动态的巨系统,存在着很多的随机性、不确定性和不可预测性。随着我国城镇化、工业化的高速发展,城市所面临的各类灾害事件也日益增多,尤其是地震、极端天气、洪涝等自然灾害以及火灾、爆炸、公共卫生安全等人为灾害的频繁发生,对城市环境、生态都构成了极大威胁。例如,2008 年的南方大雪灾和汶川大地震、2010 年的舟曲县泥石流、2015 年的天津滨海新区天津港重大爆炸事故、2018 年的广东省超强台风“山竹”及2020 年的新型冠状病毒肺炎疫情,都给人民群众的生命和财产安全造成了巨大侵害,严重阻碍了我国经济、社会的健康发展。上述种种都表明,随着我国城乡一体化的快速推进,城市所面临的公共安全问题已经逐渐凸显,很多突发性和不可预测性的灾害常常会影响整个城市或地区的正常运转,造成大面积财产损失及人员伤亡,破坏建筑、基础设施,并产生一系列的次生灾害。

  • 2022-01-22
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《智能制造概论》

《智能制造概论》不仅概要地介绍了智能制造相关的技术,更着重智能制造所需的意识和思维方式的提炼。文中收集的大量资料和案例,有助于读者对问题的理解,并可作为企业智能制造实践中的参考。书中自然融入了作者自己学习智能制造理论和诸多企业智能制造实践后形成的感悟和见解。

  • 2021-07-20
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智慧城市建设能否降低环境污染-石大千

降低环境污染是21世纪的重大命题,环境问题的解决已经到了刻不容缓的地步

  • 2021-06-17
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智慧医养结合大数据平台方案

采用“互联网+智慧养老”模式,基于“5G智能”和NB-IOT技术,融合云计算、 大数据、移动互联网等最前沿信息技术产品,通过采集和分析人体体征、整合临 床数据、以及室内外环境等数据,实现权威的体检中心、健康管理中心、康复理 疗中心、养老服务中心之间的信息互联互通和分析处理。为老人提供远程护理、远程会诊、安全报警等智能化服务,真正实现数字化、 网络化、智能化健康养老。减少人员的投入,用技术手段实现智能化看护、养护 服务。

  • 2021-05-24
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新型智慧城市新体系架构方案(ppt)

新型智慧城市新体系架构方案(ppt)

  • 2021-05-07
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大唐高鸿:车联网成果与智慧交通解决方案

美国最早是单车智能,后来结合DSRC技术,也在逐步向智能网联迈进。摄像头、激光雷达感知距离有限,而且容易被遮挡,可以通过网联实现互通帮它提高感知。再就是用MEC、5G、C-V2X,我们可以在很大程度上降低成本。每辆车去装激光雷达,比如厦门公交车,全厦门一共6千辆公交车,但只有900个路口,如果装激光雷达的话,每辆车装四五个,每辆车的成本就是100万,因为厦门有公交车专用道,所以我们在路侧安装感知,通过车联网实现互通,可以辅助全市的车辆使用,也可以把成本降到最低,这也是V2X的价值。

  • 2021-04-23
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U8+智能制造解决方案

从工业视角来看,工业互联网主要表现为从生产系统到商业系统的智能化。生产系统自身通过采集信息技术,实现设备之间、设备与系统、企业上下游之间的智能交互,并带来商业活动的优化。从互联网视角来看,工业互联网表现为从营销、服务、设计等环节的商业系统变革引起生产组织方式的变革。

  • 2021-04-20
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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2026综合算力全景分析

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