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LTE干扰智能定位

研究一种代替人工定位LTE外部干扰的工具,通过AI算法和自动化技术,将外部干扰源呈现在地图上。它利用2 400维PRB数据,生成小区的干扰瀑布图;用AI算法判断干扰种类,筛选外部干扰小区;最后利用小区的MR大数据,将表示小区受干扰程度的PHR用热力图的形式呈现在地图上,指导优化人员对外部干扰源进行精准定位,快速排除。

  • 2022-02-14
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“智慧土地”发展的机遇与挑战

如果说过去人类是以主宰者的身份在利用和改造着土地系统,是通过各种外部的干预手段来改变土地系统以满足人类发展需求目的;那么,在生态文明时代,以“智慧土地”为导向的人类与土地系统的关系将是共生共适的关系,是从人地复合形成的生命体中去谋求人类福祉与土地资源系统可持续发展。

  • 2022-02-14
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政府数字化转型的要素、机制与路径

伴随着第四次工业革命走向纵深,大数据、人工智能等新兴技术深刻地影响着社会经济发展以及国家治理,以数据驱动和数字治理为核心特征的政府数字化转型成为全球治理转型的核心议题。数字技术的快速迭代与普及推广为政府数字化转型提供了强大的科技驱动力,通过技术赋能和技术赋权双重机制推进数字政府建设。政府数字化转型以获取、共享和分析数据为基础,以面向、基于和经由数据的治理为机制,重构着政府、市场和社会关系。作为数字时代国家治理的新形态,数字政府旨在运用前沿数字技术,协同社会主体,通过政府数字化转型重塑治理结构、优化政府职能、革新治理理念,以同时提升政府治理能力和社会协同能力。总之,政府数字化转型不仅促使数字技术嵌入政府科层制以推进治理结构再造、业务流程重塑和服务方式变革,还构建着新型政府-社会关系、政府-市场关系,以支撑数字社会建构及数字经济发展。

  • 2022-02-14
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大数据治理运营整体解决方案

大数据治理运营整体解决方案

  • 2022-02-14
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“十四五”时期数字经济发展的挑战和机遇

数字经济作为一种新的经济形态,正成为推动经济发展质量提升、效率变革、动力升级的重要驱动力,“十四五”规划提出要促进平台经济、共享经济健康发展,推进数字产业化和产业数字化,推动数字经济和实体经济深度融合。中国政法大学商学院资本金融系胡继晔教授在《国家治理》周刊撰文,对我国“十四五”时期数字经济发展的方向、数字经济和实体经济融合发展中面临的问题等进行了深入分析。

  • 2022-02-14
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从汽车工业发展进程谋划水下机器人行业的未来

国内近几年也集中涌现了一批涉足水下机器人的民营企业,但近四、五年的发展史,并没有行业巨头涌现。记得就在四、五年之前,除了一两家民营企业在蹒跚起步,剩下的全是国内的科研院校。虽然这个行业在国外二、三十年前就比较成熟,一直作为高大尚的行业存在,俗称“机器人中的贵族”,仍显品种稀少,价格昂贵。比如在很多海油工程船上,水下机器人就是除了作业船之外的最昂贵设备。中国人有个特点,原创性不强,但二次开发能力很强,做个二传手能一路发扬光大,甚至比原产地还优秀,可谓青出于蓝而胜于蓝,说明模仿与整合能力出众。

  • 2022-02-14
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载人潜水器发展现状及趋势

海洋蕴藏着丰富的国家经济发展和国防建设不可或缺的重要战略资源。2014年的“马航事件”以及随后的深海活动,使各国更为清晰地认识到以深海运载器为代表的高技术装备高效精确探测的重要性。目前,深海运载器主要分为载人潜水器(HOV)、无人自主潜水器(AUV)和缆控无人遥控潜水器(ROV)。发展以载人潜水器为代表的高技术装备群成为海洋强国的普遍共识。

  • 2022-02-14
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水下机器人坐管作业机构设计与分析

深海采矿扬矿管和海底油气输运管道在其服役过程中需要长时间经受管内流体冲蚀、海水腐蚀以及海底洋流的作用,随着作业时间的累积其作业的安全性必将不断下降。基于海底环境的特殊性,海底管道维护的条件也极其苛刻,对其检测、维修的难度大。一旦发生事故,将引起作业设备和作业工时的重大损失,并对周围海洋环境造成污染。随着我国海底管道保有量和使用年限的增加,其在役检测和修复成为一个现实课题。

  • 2022-02-14
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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