？国内领先的数据服务提供商，隶属于神州数码集团，是一家专注于数据存储技术领域的中国本土IT科技公司。 ？产品涉及传统数据存储、全闪存、备份容灾、超融合一体机等多个领域。可以为各行业用户提供简单、高效、全面的私有云及混合云解决方案及服务。 ？客户涉及政府、公安、金融、教育、医疗、军队、电力、广电、安防、能源等众多行业。典型客户包括中国人民银行、海关总署、国税总局、中石油、北京医院，北京东直门医院，北京儿童医院等。
和路通提供车队管理整体解决方案。其中，面向政府机关及企事业单位，提供政企公车管理产品，顺应公务车改革需求，结合智能终端实现车辆日常调度、监控、管理等服务，提高政府机关及企事业单位的用车效率；面向营运用车领域，提供政企营运车辆管理产品，实现营运车辆监控指挥调度管理功能。
？远程视频监控:●远程查看在建工程的施工进度、工人的工作效率、施工设备的管理、建筑材料的堆放情况，无需亲临现场。 ？噪声扬尘监控:24小时监测工地环境，预警噪声扬尘污染,科学施工，保障民众的身体健康和环境安全。 ？移动巡检（单兵） :用手机拍摄施工现场的视频或图片，实时回传到后方监控室，可应用于移动巡检、隐蔽工程的监控。 ？施工进度监管:●定时定点自动抓拍施工现场图像并.上传，看得更直观、高效把控施工进度。
对于非主营业务可以选择服务类型，选择服务商家，选择被服务的车主，实现价值为车主提供更加全面的服务，增加客户粘性，深度绑定客户。 顺势发展商家从而集聚多家多类别的商家。 最后形成：十万商家千万车主的汽车后市场超级平台
警务行业是一个移动性、突发性、紧急性较强的行业：一线部门需要实时与数据中心交换数据，随时随地获得交通管理中心的信息支持，用于交通管理系统的无线电通讯显然无法满足这种要求。一种基于移动网络的集通讯、查询、数据上传、人员管理为一体的移动警务系统呼之欲出。
基于“网络教研平台”与“网络培训平台”，通过实现网络教研成果课程化管理的研训模式，打造关注教师教学成长发展的研训统一平台，跟踪业务一线老师日常的业务开展、反馈、评价数据。 基于实际业务系统中的应用数据，最终形成教师专业化成长档案，为教师评估与管理决策提供辅助支持
为各级教育行政部门以及地方政府提供教育管理基础数据和管理决策依据 , 为社会公众提供公共教育信息和教育管理公共服务信息和数据 , 为各类学校提供管理信息化标准，示范引领推劢各级学校基于云服务的信息化管理系统
目前教育信息化主要应用于多媒体教学 、数字资源及电子教务等，尚未形成整合教育教学的应用模式 智慧教育将通过信息技术与教育教学深度融合，以应用驱动为核心思路推动：数字学习、智能管理、精准服务，课内外一体化，为学生、教师增效减负，推动教育教学改革，达成公平均衡教育
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
广东背靠背柔性直流（简称柔直）工程交流侧仅有两条出线，且只有一个下一级变电站，换流器出现最后断路器的风险较高，工程中会配置最后断路器保护来防止设备过压损坏。为降低过电压特征以及提高最后断路器保护动作的时间裕度，基于广东背靠背柔直工程拓扑与控制策略开展了最后断路器三相和单相跳闸工况下的过压机理与特性研究。分析了柔直正负序调制波限幅取值范围，提出了一种柔直正负序调制波限幅优化降低过电压的方法，并开展了EMTDC仿真验证。研究结果表明，背靠背柔直过压特征与正负序控制强相关，且最后断路器单相跳闸比三相跳闸过压严重，换流变饱和特性会抑制过电压但会使控制响应更加复杂，采取所提方法可显著提升最后断路器保护动作的时间裕度。
以夏季高温和高荷载条件下绝缘跳线夹的过热的智能感知为研究对象，建立绝缘跳线夹在典型作业工况下的电-热多物理场耦合三维有限元模型，通过试验验证了模型的有效性，并获取绝缘跳线夹在不同电流负荷、光照强度、环境温度及风速等因素下温度场分布数据作为线夹过热感知模型的训练样本。为了提高麻雀搜索算法（sparrow search algorithm，SSA）在全局搜索的能力引入反向学习策略构建了改进麻雀搜素算法（improved sparrow search algorithm，ISSA），采用改进麻雀算法优化BP神经网络（improved sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， ISSA-BPNN）建立绝缘跳线夹温度预测模型，并使用均方值、决定系数评价ISSA-BPNN与粒子群算法优化BP神经网络（particle swarm optimization back propagation neural network， PSO-BPNN）、遗传算法优化BP神经网络（genetic algorithm optimization back propagation neural network， GA-BPNN）、麻雀搜索算法优化BP神经网络（sparrow search algorithm optimization back propagation neural network， SSA-BPNN）及BP神经网络5种算法的预测精度。结果表明，ISSA-BPNN模型相较于其余4种算法的预测模型其预测平均误差可控制在0.71%以内，且收敛速度更快，可以更加精准预测绝缘跳线夹温升，为绝缘跳线夹的状态检测与评估提供了依据。
本报告考虑工业领域的网络安全需求，结合工业领域5G LAN 技术的发展和应用情况，总结了5G LAN网络安全相关技术，以及有代表性的行业典型案例，为工业领域的5G LAN安全技术应用和推广提供参考依据和指导。
生物质能作为重要的可再生能源，同样是国际公认的零碳可再生能源，具有绿色、低碳、清洁等特点。生物质资源来源广泛，包括农业废弃物、木材和森林废弃物、城市有机垃圾、藻类生物质以及能源作物等。生物质能通过发电、供热、供气等方式，广泛应用于工业、农业、交通、生活等多个领域，是其他可再生能源无法替代的。
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