智慧城市整体规划及建设模式方案，响应政策号召，紧跟国家战略步伐，打造政府形象，助力招商引资。
CIM云采用混合云部署方式，将对公业务子系统部署在政务私有云，满足电子政务系统保密要求。对于企业大包脱敏数据，规则库，二次开发部，基础软件的方式，方便非政务云的用户使用。全自主可控技术，免除多重授权、减轻用户负担标准化的GIS和BIM服务接口、适应多种应用场景。
长期以来，中国矿山事故不断，包括瓦斯爆炸、塌方、渗水等事故越来越严重。究其原因，除了没有进行严格的按照规定的安全检查外，主要在于缺乏及时跟进掘进生产面的定位监控报警系统，和没有及时发现、处理报警问题，以至造成严重后果。例如，传统的所谓“在线式”瓦斯监控报警系统，实际上不能够做到真正的在线实时报警，一是因为这些设备落后，做不到实时在线报警；二是因为监控点安装的位置有限，很难及时根据掘进面做相应增加，而掘进面恰恰又是事故高发地带，因此，不能及时有效的避免事故的发生；三是因为这些传统设备缺乏完备的故障自检远程报警维护功能，加上瓦斯安检员的责任心不强，以为安装了这些瓦斯监控的地方不需要人员下到井下检查，一旦设备出现故障不能及时发现和排除，或者因为诸多检测报警系统均为由各厂商分别设计的各自独立运行的孤立系统，没有把它们集成起来，不能发挥集成系统的监测互补与督察功能，各孤立系统的弊端不能由集成系统克服，从而造成矿山安全事故的频繁发生；四是缺乏井下动态定位监测与搜救系统，不能实时掌握井下安全生产的情况，一旦发生事故由于矿工的井下位置难以确定，得不到及时搜救，造成人员伤亡率增高。 因此，迫切需要一套先进而行之有效的设备和配套的监管系统来突破矿山瓦斯、一氧化碳、负压、地下水、电气和动力等设备的安全监控和管理的瓶颈，进而平滑扩充逐步完善对井下和整个矿区的实时在线安全定位监控与管理，并且能够兼容或者兼并取代现有的系统和网络。
信息化和大数据时代的到来，极大地推动了人类社会各行各业技术革新的迅猛发展。随着石油科技的发展，石油工业正在向智能化和信息化过渡，“企业e化”、“管控一体化”已成为实现“降本增效，提高管理水平”这一油田改革目标中的一个重要课题。 与发达国家相比我国石油开采技术水平还有一定差距，目前我国的采油井95%以上是机采，大多数数据采集依靠人工完成，虽然一定程度上已建立了石油MIS信息管理系统，但油井现场的数据还不能实现无缝上传，集中采集，无法实现高效的采油调度管理。通过建立油田生产自动化实时全过程监控的SCADA系统，使油田已建或在建信息网络向井口扩展，实现油井数据的实时传送和信息网络的无缝链接，逐步形成油田生产管理与监控一体化的信息中心，将成为油田井网监控和生产调度管理的整体解决方案。
城市天然气企业众多的场站系统（几十个至几百个）分布在全国各地,调控指挥中心如果无法及时准确的获悉各重要场站的信息，这将给生产调度人员对整体的运营进行正确的评估及决策带来了很大的麻烦，给各下属公司下达准确的指导指令带来很大的困难，很难对未来的形势和环境进行准确的评估，因此，建设一个完善的生产指挥调度系统有助于改善集团化企业的管理与运营。
随着城市供热管网的改造工程逐步深化，换热站的数量越来越多，供热面积越来越大，由一个热力厂负责几个片区供热、或多个热力厂联合供热已经成为目前城市集中供热的发展趋势。 力控热网智能调度指挥管理系统是为实现供热生产调度信息化、现代化，整合生产调度信息资源，建立统一的集运行调度、供热设施管理和应急指挥为一体的综合生产调度指挥系统。通过该系统可实现从热源到管网再到换热站的实时生产数据的监控管理，直观、高效的调整各种参数，准确、及时的处理供热事故，科学分析历史数据，制定最佳的调度方案和生产运行计划，从而达到科学调度、节能增效、提前预警、减少事故的效果。
能源管理中心需要实时采集各耗能单位的实时数据，完成实时数据的汇总，分类，存储，以及统计分析。数据实现与关系数据库的无缝转储，可为运营管理部门提供准确完整的真实数据支撑。调度中心工作人员可通过大屏幕随时了解现场工艺流程，设备运行状况，数据报表和曲线趋势，同时可结合视频系统及GIS地理信息系统及时了解故障及报警信息。信息化平台具备远程设备管理功能，可对远程设备运行进行监控，及时发现故障并排除、远程更新设备配置、共享传输资料、安装部署应用软件等。
其实租房给我最大的感触就是没有归属感，在这个城市，我们还是异乡客,孤零零的,来去无牵挂,我渴望有自己的房子自己的家，不用被房东赶来赶去，可以随心情装饰自己的房子，可以在自己的房子里宴请朋友，可以带父母来北京逛逛....” ...能长租的房子不好找，搬家是比较麻烦的。遇上房东要把房子出手,马上就要搬家,赶来赶去,搬三次家犹如着
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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
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。
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。
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，
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。
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。
通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取，包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。
利用人与大数据技术，结合专业的中医疾病、证候/治则知识库、疾病知识图谱等，研发了医用智能处方椎荐系统。它能够无缝植入到医院现有的HIS和医生工作中，不改变医生工作流程，输入患者信息、证候、主诉等信息智能推荐方剂和备用饮片药，医生进行加减化裁即可成方，节省医生诊疗时间，提高工作效率。
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