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预报、预警、预演、预案功能的智慧水利体系方案

智慧水利等相关政策的出台,要求按照“需求牵引、应用至上、数字赋能、提升能力”要求,以数字化、网络化、智能化为主线 ,以数字化场景、智慧化模拟、精准化决策为路径,以构建数字孪生流域为核心,全面推进算据、算法、算力建设,加快构建具有预报、预警、预演、预案功能的智慧水利体系。

  • 2024-09-18
  • 阅读477

智慧园区产业大脑平台建设方案(18页 PPT)

赛迪园区产业大脑以产业链和多维度产业大数据为核心,采用全新AI+ 专家服务模式,成为园区监测诊断的 “显微镜”、紧追国内产业态势的“望远镜”、挖掘行业潜力资源的“多棱镜” ,园区工作决策的 “透视镜” 。以数据具化园区画像,从 产业、企业、资本、创新等多角度、多层次生成解决方案,为园区管理者提供产业观察、资源对接及辅助决策等创新服务。

  • 2024-07-04
  • 阅读477
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  • 18页
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指标驱动,数据优先:工业数字化转型的经验分享

目前,我国工业互联网已从概念普及阶段进入落地生根阶段,总体上形成了战略牵引、政策扶持、技术创新和多行业全面推广的良好局面,但仍面临三个主要问题:一是工业互联网平台公司众多,但平台与工业场景联系不紧密,效益低下;二是片面追求技术先进,不注重技术在工程化过程中的稳定性可靠性,离真正实现工业控制还相差很远;三是在对产品、生产、服务全流程的有效控制体系设计上,众多企业仍未能掌握信息物理系统(CPS)的精髓。

  • 2023-01-16
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中国煤炭工业协会:2024年露天煤矿无人驾驶技术应用发展报告

煤炭是我国的主体能源,肩负着国家能源安全的兜底保障作用。近年来,我国煤炭行 业在习近平新时代中国特色社会主义思想指引下,践行“四个革命、一个合作”能源安全 新战略,按照“数字中国”“网络强国”等战略部署,大力推进 5G、物联网、大数据、 人工智能等新一代信息技术与煤炭工业深度融合,深入开展“数字煤炭”建设,煤炭企业 数字 化 转 型 和 煤 矿 智 能 化 水 平 显 著 提 高, 有 力 地 支 撑 了 煤 炭 产 业 转 型 升 级 和 高 质 量 发 展。煤炭行业数字化智能化政策、制度和标准体系不断完善,煤炭数字经济产业蓬勃发展, 各类新技术、新平台、新模式与产业链各类场景加速融合并迸发出新的商机与活力;特别 是无人驾驶、5G、机器人、人工智能大模型等在煤炭行业成功实现了商用落地,走在了各 工业行业的第一梯队。

  • 2025-02-19
  • 阅读476
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  • 47页
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未来数字城市安全.冯旭杭

数字中国发展战略 城市安全运营中心实现城市安全的数字化智能管理 城市安全运营中心赋能产业发展 千城千面策略加快推进城市数字化转型 智慧城市安全运营中心逻辑架构 城市安全运营中心的“五个一” “一张网通览”形成城市数字化安全监管能力 核心技术SuMap “一朵云通防”构建城市级安全防护能力 一朵云通防的核心价值 ”一个脑通智“驱动安全协同创新能力 安全大脑提升威胁治理能力 “一张屏通析”形成协同联动的应急指挥能力 形成城市级指挥调度中心 “一座城通惠”提升城市数字化发展能力 让城市发展回归”初心“ 城市安全运营中心建设服务模式 城市安全运营中心的优势

  • 2021-06-25
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  • 26页
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2019年国网公司4千多家合格供应商厂商名录

2019年国网公司4千多家合格供应商厂商名录

  • 2023-01-26
  • 阅读474

智慧海关信息化系统项目实施方案(363页 WORD)

机场快件监管中心位于机场南部货运区, 紧邻未来国际航线货机装卸坪, 整 个监管中心占地 1000 平方米、能够提供约 36000 吨快件及货物的吞吐量,能够 为国际进出港货物、快件提供便捷省时的操作过程。该快件中心的建成可以大大 降低物流生产中的成本,减少车辆及设备排放对环境造成的污染。

  • 2025-02-20
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北京政数局-2024北京“数据要素x”典型案例

当前,数据要素已成为培育发展新质生产力、推动高质量发展的基础资源和创新引擎,在赋能经济发展、丰富人民生活、提升城市治理现代化水平等方面的价值不断凸显。各行业各领域的数据要素典型场景应用的复制推广,对充分发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用,释放数据要素价值,赋能经济社会高质量发展具有重要意义。 北京在推动数据要素市场化配置改革上优势得天独厚,拥有全国规模最大、类型最多、层级最高的数据资源,数据基础设施完善,数据生态集聚,是数据要素市场建设和发展的引领型城市。近年来,北京始终坚持首善标准,锐意改革创新,在培育数据要素市场、全面激活数据要素潜能方面取得了一系列成果。

  • 2024-07-09
  • 阅读474
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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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