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数字乡村建设方案

为贯彻落实《中共中央,国务院关于实施乡村振兴战路的意见》、《乡村振兴战略规划(2018-2022年)》和《国家信息化发展战略纲要》 2019年5月,中共中央办公厅 国务院办公厅印发了《数字乡村发展战略纲要》 2020年5月,中央网信办、农业农村部、国家发展改革委、工业和信息化部等四部门联合印发《2020年数字乡村发展工作要点》 2020年7月,中央网信办、农业农村部、国家发展改革委等七部门联合印发《关于开展国家数字乡村试点工作的通知》。

  • 2021-10-21
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食药监数字化解决方案

告别了沉重的纸质执法文书,实现数字化作业方式,为在日常稽查工作中执法办案提供了有力保障,大大提高了稽查执法工作效能,可有效摆脱人情案和地方保护,使执法人员从以前的有案不敢办、不会办,到现在的人人会办案、办铁案。

  • 2021-10-21
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乡镇治理数字化解决方案

传统的乡村治理,由县乡村等机构代替村民行使权力,很多村民对于大事根本就不了解,有了数字乡村的建设,让农民有了机会了解到更多的信息资源,村子发展以及大小事宜,可以参与到乡村建设中去,还能推进乡村治理内容线上化、透明化,推进乡村治理方式数字化,让村民从整体上变更生活方式,便捷了大众,提高了效率,更有利于提高乡村治理的积极性。

  • 2021-10-21
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环保数字化改革解决方案

数字环保由环境监管信息集成系统、环境数据中心、环境地理信息系统、移动执法系统、环境在线监控系统、环境应急管理系统、及综合报告系统组成。数字环保”通过远程环境管理平台、环境自动监控系统和电子政务网络平台,收集、整理环保信息资源,建成环境电子信息资源库,为环保部门和社会提供广泛、完善的环境数据查询服务。

  • 2021-10-21
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河湖库数字化解决方案

在水管理平台中建成了美丽河湖及河湖水生态保护修复数据仓,包括河湖基础数据、水域保护管理、水生态修复工程、工程运营、工程巡查、美丽河湖展示等6大模块。全面形成数据联动分析机制,实现水利方面智能化、会思考、能实战的专项工作数字化地图。同时为领导决策提供可视化应用场景,达到提升水利业务专题的管理水平及智慧决策水平的目标。

  • 2021-10-21
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百度智能云大数据全景架构图如何赋能企业数字化转型

百度智能云大数据产品架构全景图共三层:底层通过湖仓数据基础设施为企业提供数据存储、数据处理、数据开发等能力;中层的数据价值挖掘平台,充分利用百度智能大数据技术,实现企业数据资产价值最大化;顶层,即基于底层和中层的技术,帮助各行各业落地大数据应用落地。

  • 2021-10-20
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腾讯云智能语音行业落地探索与实践

真度:发音准确性,流畅度,抑扬顿挫等一系列因素决定合成效果与真人差距主观性:对声音好坏的判断有一定个人主观性,难有客观的标准音是人类最自然的沟通方式,语音技术与机器人能力的结合会带来全新的服务体验

  • 2021-10-20
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数字孪生技术在新型电力系统实践

数字孪生是充分利用对象的物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程。通过在虚拟空间中完成对象的映射,反映对象的全生命周期过程。数字孪生是在数字世界中建立一个与真实世界系统的运行性能完全一致,且可实现实时仿真的仿真模型。利用安装在真实系统上的传感器数据作为该仿真模型的边界条件,实现真实世界的系统与数字世界的系统同步运行。

  • 2021-10-20
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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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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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