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智慧景区解决方案(43页 PPT)

通过先进技术应用、系统建设、管理优化,实现景区的流程化监控运营、精细化景区管理、精准化营销决策、智能化应急指挥、人性化游客服务、网络化生态保护,最终将景区打造成安全、高效、互联、绿色的未来景区。

  • 2024-01-09
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智慧灌区建设探索与实践(39页 PPT)

按照水利现代化的总体要求,紧紧围绕“十三五”水利发展与改革目标,以需求为导向,以应用促发展,全面规划,统筹兼顾、突出重点、整体推进,加强资源整合与共享利用,完善信息化工作体制与发展机制、提升灌区综合决策能力,努力为民生水利发展新需求提供有力支撑,以灌区信息化带动灌区现代化,促进灌区事业的科学可持续发展。

  • 2024-01-09
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智慧管廊系统解决方案(28页 PPT)

智慧化、装配式综合管廊是全产业链的管廊,具有模数化、大而全、极简化、高可靠、生态化等基本技术特征。

  • 2024-01-09
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智慧管廊数字孪生综合管理平台解决方案(Word版)

智慧管廊数字孪生综合管理平台利用数字孪生、物联网、云计算、大数据、视觉分析和工业互联网等先进技术,面向综合管廊运维管理人员,建立包括管廊本体、入廊的管线(电力、燃气、给水、排水、通信)及附属智能设备的综合管廊数字孪生综合数据库,整合利用现有管廊的环境参数,以及变配电、通风、照明、空调、给排水、消防等设备运行状态的数据资源,实现运营管理、监控与报警和设备设施运维等业务功能。

  • 2024-01-09
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智慧公路顶层设计(52页 PPT)

年平均温度11.3℃,降水620 毫米左右。核心办公区位处两河 交汇,在秋季、冬季易发团雾、 路面结冰等状况,将一定程度 影响区域内道路通行。

  • 2024-01-09
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智慧工会建设方案(31页 PPT)

习近平总书记在第二届世界互联网大会上也明确指出“十三五”时期,中国将大力实施网络强国战略、国家大数据战略、“互联网+”行动计划,发展积极向上的网络文化,拓展网络经济空间,促进互联网和经济社会融合发展” 。

  • 2024-01-09
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智慧工地综合解决方案(31页 PPT)

以用工实名制系统为核心,整合环境监测 系统、监控系统、塔吊系统的智慧工地管 理系统;以用工实名制系统为核心,整合环境监测 系统、监控系统、塔吊系统的智慧工地管 理系统

  • 2024-01-09
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智慧工地施工智能化解决系统(95页 PPT)

智慧工地是信息化。即通过4G宽带多媒体信息网络、GPS、北斗地理信息系统等基础设施平台,整合智能安全帽等可穿戴设备以及设备智能感应装置,形成“物联网”。并通过通信网+互联网+物联网构成了智慧工地的基础网络,并在此基础上迭加施工信息化应用APP。

  • 2024-01-09
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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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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。

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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。

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