火电、核电、水电、光电、垃圾发电流程及运行原理动图大全

2021-05-31
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背负式融合通信指挥系统

MiniRapid 系统集成了基站、核心网、调度系统等功能，具有一体化、小型化的特点，适用于需要快速部署的应急通信场景，满足现场通信和指挥调度的需求。 MiniRapid 系统支持单人背负携行、车载部署、为任务现场提供语音、调度、数据传输、视频监控等宽带集群通信业务。

2021-05-31
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新一代电子税务局系统蓝图

新一代电子税务局系统蓝图：为进一步推动优化税收营商环境，国税局将着手建设新一代电子税务局，力争覆盖全部涉税事项，依托云计算、大数据、互联网技术实现全程在线、全网通办。

2021-06-04
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坐标系基础知识

无人驾驶飞机简称“无人机”，英文缩写为“UAV”，是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机，或者由车载计算机完全地或间歇地自主地操作。 [1] 与有人驾驶飞机相比，无人机往往更适合那些太“愚钝，肮脏或危险”的任务。无人机按应用领域，可分为军用与民用。军用方面，无人机分为侦察机和靶机。民用方面，无人机+行业应用，是无人机真正的刚需；目前在航拍、农业、植保、微型自拍、快递运输、灾难救援、观察野生动物、监控传染病、测绘、新闻报道、电力巡检、救灾、影视拍摄、制造浪漫等等领域的应用，大大的拓展了无人机本身的用途，发达国家也在积极扩展行业应用与发展无人机技术。

2021-06-04
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市政行业BIM模型应用整体解决方案

伴随着信息技术的不断进步发展，国家政策的大力支持，BIM技术方法与理论已逐渐深入土木建筑行业。BIM模型作为信息传递的载体，是BIM技术应用的基础。但是，随着我国建筑业的快速发展，各类异形建筑群体越来越多，加上市政工程设计的多样性，导致BIM模型的创建愈发困难，这也是当前市政工程BIM技术发展的壁垒。

2021-06-07
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2019-全球教育峰会-马来西亚彭亨大学IT转型智慧校园

马来西亚彭亨大学（Universiti Malaysia Pahang,UMP）由马来西亚政府于2002年2月16号设立。马来西亚彭亨大学是一个专业的技术大学，专注于工程技术领域。在研究方面，马来西亚彭亨大学聚焦应用研究和工业项目，以丰富教学和学习过程，促进研究产品的商业化。

2021-07-14
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华为云&amp；；青软ICT工程教育云使用案例——北京交通大学

华为云&amp；；青软ICT工程教育云使用案例——北京交通大学青岛青软实训教育科技股份有限公司，旗下运营品牌有"QST青软实训"、"RTO锐聘"、"锐聘学院"，是中国最具影响力的IT职业教育和人才服务提供商，面向IT领域，根植产业园区，线上线下结合，提供高校人才培养及企业定制人才服务、大学生创业孵化解决方案；以青岛为中心建立长三角基地、大连基地、内蒙基地、北京公司、京津冀基地、珠三角基地以及西部（成都）基地等8大实训基地；并与500余所高校和3000余家企业建立合作关系，拥有200余名线上线下校企名师，累计培训人数超过30000人，在线注册用户超过100000名。目前在中国已有20000多人使用青软实训自主研发出版的教材。

2021-07-09
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工业互联网通用解决方案（综合版）

工业互联网可以从「网络」，「数据」和「安全」这三个方面来理解。网络是基础，即通过互联网，物联网等技术实现工业全系统的互联互通，促进工业数据的充分流动和无缝集成。数据是核心，即通过网络采集得到的工业生产全周期的海量数据，并进行大数据分析，形成基于数据的智能系统，实现机器弹性生产，运营管理优化，生产协同组织以及商业模式创新。安全是保障，如果没有严密的安全保障体系，上层的应用就无从谈起，网络和数据的价值就难以得到良好的应用。

2021-05-18
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首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，

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算力互联网体系架构研究报告

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。