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物联网环保物联网:污染减排的现代监控模式

目前在国内市场上,环保物联网项目已以各种形态展现出来,比如各省环保厅建设的重点污染源监控系统,各主要城市空气质量自动监测系统等。“环保物联网为环境执法人员提供了‘天眼’,是我们的‘新牙齿。”?一些基层环保干部表示,日常执法过程中,执法人员很多时候靠眼睛看、鼻子闻发现污染线索,经常要爬上烟囱、进下水道监测取证,有时赶到事发地点污染现场已经消失,难以取证,技术手段落后,而物联网的使用大大增加了执法的便捷。

  • 2021-06-18
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物联网智能家居解决方案-远距离感应卡身份识别门禁管理系统方案

2.45GHZ公司远距离门禁自动考勤系统是上海唐远电子科技有限公司针对一些大型企业人力资源智能化管理的需求,以当今世界上最先进的RFID无线射频识别技术、传感技术、监控技术、通讯技术、RTLS实时定位技术为基础而开发出来的安防系统。该系统具有:远距离、大流量自动识别,自动化免伸手免刷卡开启门禁,人力资源工资发放联动,增强企业财产安全等特点。

  • 2021-06-18
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5G高能效LoRa融合架构的智能电网覆盖增强策略

5G高能效LoRa融合架构的智能电网覆盖增强策略.

  • 2021-06-18
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互联网+医疗诊后解决方案

随着“健康中国”的战略实行,很多金融机构、医疗机构、康复及体检机构等遵循国家战略政策,开设及开展健康管理服务机构。然而由于健康档案的多样化、健康管理服务涵盖内容广阔、各部门相对独立等特点,健康档案的标准统一和数据共享一直是最大的障碍,没有一个包含各类健康数据和各种网络手段的计算机数据中心,很难开展真正意义上的利用互联网大数据为健康管理工作。

  • 2021-06-16
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食品行业数字化转型解决方案

在实际业务过程中,普遍出现错单、漏单、拖单等情况,难以保证订单的及时性和准确性,进而影响到后端生产的备货及订单履约。食品企业的供产销难以有效协同,造成不必要的浪费,导致缺货和爆仓同时存在,库存周转率低下。

  • 2021-06-15
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无人机摄影测量三维实景建模在建设工程中的可视化应用

什么是三维实景建模?运用无人机搭载航测相机或激光扫描仪对现有场景进行多角度环视拍摄,然后利用三维实景建模软件ContextCapture进行处理实现1:1还原实景三维的虚拟展示技术。三维实景建模在浏览中可以对模型进行放大、缩小、移动、多角度观看等操作,并且可以查看三维实景模型中的物体的参数(长,宽,高,面积,体积),误差值最高1%。三维实景建模可用于场地规划、面积测量,土方量计算,另外与实景模型进度分析软件对接可以对工程项目的施工进度分析,实景模型虚拟空间运维管理等。为城镇老旧小区改造、乡村振兴、矿区环境治理等项目的勘察、设计、结算审核提供可视化、高精度的基础数据信息。

  • 2021-06-13
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腔镜手术机器人国内外最新进展

手术机器人作为机器人在非制造领域中应用的典范,受到国际工程学界及医学界的广泛关注。根据国际机器人联合会统计:2014年手术机器人的市场规模为32亿美元,到2021年,这一数字将增至200亿美元,其中腔镜手术机器人所占比例预计可达70%。腔镜手术机器人作为手术机器人中的重要一员,在世界范围内参与的手术量正逐年递增,临床应用前景广阔。

  • 2021-06-11
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建筑机器人移动解决方案

在智能建造领域,大界致力于提供多功能灵活化的建筑机器人解决方案。面对复杂多样的建材加工厂、装配式工厂及现场施工场景,大界通过建筑机器人软硬件技术革新,以满足多类建筑工种及场景的灵活切换。 传统建筑工厂采用固定机器和移动导轨定点加工方式,受限于生产环境,加工构件也较为单一,无法满足柔性化需求。因此,大界提出并设计了机器人搭载运动底盘的移动解决方案,可实现机器人本体、工艺要求的多种组合,满足复杂生产建造场景的切换,并且灵活应对大型建筑尺寸构件生产的需求,模块化的组合方式,同时降低生产成本。

  • 2021-06-07
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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

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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2025年车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构报告2.0

汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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2025年中国新锐品牌全球成长白皮书

过去十年,中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力,在国内细分市场中迅 速崛起,创造了一个又一个“爆款神话”。

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“十五五” 时期数据资源高效流通利用研究报告

数据巳成为关键生产要素。 在数字经济时代, 数据作为与传统生产要素(土地、 劳动力、 资本、 技术)并列的新型要素, 其价值本质在于通过汇聚、 加工和应用, 优化资源配置、 提升生产效率并创造经济价值。 这一地位的确立源于数据在经济社会发展中的核心驱动作用, 它不仅是信息社会的基础资源, 更是推动新质生产力发展的核心引擎。 习近平总书记指出, 数据是数字经济时代的基础性资源、重要生产力和关键生产要素。 近年来大模型技术不断取得突破, 大规模高质量训练数据的投入在其中起到了关键作用,也进一步将?“?以数据为中心的人工智能?“?推向一个新阶段。 在国家层面, 以《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》 (“数据二十条”?)为核心框架的数据基础制度体系巳经构建。 该体系围绕数据产权、流通交易、收益分配、安全治理四大支柱深化制度建设,旨在激活数据要素潜能并规范市场秩序。 这?一“?四梁八柱”式的制度设计, 正从政策框架向实操落地转化, 为数字中国建设筑牢制度根基。 流通利用具有显著紧追性。?一要突破经济增长瓶颈。 通过数“ 十五五”?时期(2026—2030年), 推动数据资源高效据流通优化资源配置, 提升全要素生产率, 显著降低传统要素(资本、 劳动力)错配成本。 二要满足新质生产力培育的追切需求。 人工智能、 生物育种等战略新兴产业依赖高质量数据融合;数据流通滞后将直接阻碍大模型训练、 新材料研发等关键创新进程, 削弱国际竟争力。 三要破解数据要素市场化改革的深层次梗阻。权属界定模糊导致企业?“?不敢流通”等制度性堵点亟待疏通;数据跨境流动、 隐私保护等风险尚未建立系统化治理框架;安全与效率的平衡面临挑战。 四要抓住全球竟争格局重构的战略窗口期。 加速应对以美国为首的数据跨境流动规则体系, 提升我国数据跨境流通能力与数字贸易规则话语权。 因此, “ 十五五”时期需以流通效率跃升为核心突破口, 系统破解制度、 技术、 安全三重约束。 AI大模型爆发对数据流通利用提出新挑战。AI时代对数据处理的规模与速度要求实现了数量级的跃升, 且数据呈现出巨量小文件、 单一?目录海量文件等独特特征;CPU、 网络的新发展也需要全新软件的匹配, 这都对面向AI时代的分布式文件系统提出了新挑战。 伴随千行百业的数字化转型迈向深水区, AI、 HPC、 大数据等新型关键应用正加速融入企业生产决策系统, 其对业务体验和底座支撑的要求也水涨船高, 既有的存储产品及解决方案难免捉襟见肘。 尤值?一提的是, 生成式AI浪潮打开了?“?潘多拉魔盒?", 激活了视频、语音、 文本、 图片等海量非结构化数据的潜能。 很多企业数据中心汇聚了不同应用的多种类、 多格式、 多协议数据, 这对实时分析、 智能决策、 节能减碳提出前所未有的挑战, 以存力变革推动数据服务跃迁势在必行。 本报告着眼于健全AI领域数据资源高效流通利用的政策措施, 提出适应AI应用的数据资源高效流通利用技术路径, 打造高性能分布式存储全闪化数据基础设施底座, 健全精准高效的数据管理体系,构建智能化、 一体化的数据流通利用平台, 深化AI领域数据资源高效流通利用场景, 促进数据高质量供给、 高效流通利用, 降低社会用数成本和用数门槛, 赋能实体经济, 促进社会高质量发展, 打造国际竞争新优势,构建?“数据要素?X?人工智能“?双向赋能的发展格局。

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讲透一个强大算法模型,LSTM

LSTM,善于建模时间序列的非线性动态模式;能够捕捉长期依赖信息。但是训练复杂,对特征解释力较弱。 而随机森林,具有强大的特征选择能力,稳定性高,训练速度快,抗噪性强。但是不擅长捕捉时间序列中的序列依赖性 将二者结合起来的混合模型优势: LSTM用于建模时序依赖性,提取深层次的时间动态特征; RF用于建模非线性关系与残差校正,增强模型稳定性与泛化能力; 结构更灵活,预测更准确,解释性更强。

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讲透最强3类回归算法模型

今儿和大家分别简单的聊聊:线性回归、多项式回归、贝叶斯回归~ 很多朋友不太理解,就是回归,为什么会扯到各种各样的回归?! 咱们今儿来聊聊,希望可以帮助到你~ 线性回归是最基础、最常用的回归方法,能帮助我们快速理解自变量和因变量之间的线性关系,也是很多复杂模型的起点。 多项式回归,在此基础上增加了非线性表达能力,适合处理趋势更复杂但又不想上复杂模型的场景。 贝叶斯回归的厉害之处在于它把不确定性考虑进来了,不仅给预测结果,还能告诉你有多“靠谱”。

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讲透一个强大算法模型,XGBoost

今儿和大家聊一个非常常用,且重要的分类模型算法:XGBoost ! 要做分类问题(输出类别),XGBoost 是一种把很多“弱”决策树串起来,变成一个强预测器的算法。 为什么叫 Boost(提升)?每一棵树都不是独立的随机森林那样“并行平均”,而是按顺序逐棵建立:每次新增的树想要纠正前面所有树犯的错误(就像下一位选手在接力里跑得更好来补偿前面的差距)。

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