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华为-华为智慧园区解决方案-2020.11-43页

园区是城市的基本单元,是构建智能世界的落脚点。华为立志:把数字世界带入每个园区,成 为使能园区数字化的领导者。 “博观而约取,厚积而薄发”,我们依托华为三十年的 ICT 能力积累, 发挥端边管云的协同优势,重新定义园区,打造具有领先竞争力的解决方案。面向未来,华为持续 围绕联接、计算和云业务战略,大幅增加对根技术的战略投入,重构基础理论、架构和软件三大技 术底座,为园区数字化和智慧化提供持续的技术驱动力

  • 2024-01-19
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深耕油气数字化,释放油气数字生产力(13页PPT)

深耕油气数字化,释放油气数字生产力(13页 PPT),深耕油气数字化,释放油气数字生产力(13页 PPT),深耕油气数字化,释放油气数字生产力(13页 PPT)

  • 2024-01-24
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2023陕西最佳创新软件企业等系列评优结果公告

根据《2023年陕西省软件行业协会评优管理办法》,2023年陕西最佳创新软件企业/最佳成长型软件企业、陕西最佳创新软件产品、陕西最佳行业应用解决方案和陕西优秀软件工程师评选活动,在广大会员单位的积极参与下,经过专家会议评审,评选出2023年“陕西最佳创新软件企业”15家、“陕西最佳成长软件企业”5家、“陕西最佳创新软件产品”20个、“陕西最佳行业应用解决方案”10个和“陕西优秀软件工程师”10名,现予以公告。

  • 2023-12-27
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智慧园区IOC解决方案

在核心区位条件、大人流量,高强度开发、复合功能状态下,如何适应未来生活方式改变主动提供极致的个性化、人性化的服务体验,提高城区管理运营效率,获取数据增值收益?

  • 2024-01-24
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某大厂数字化工厂解决方案(26页 PPT)

MES通过信息的传递,对从订单下达开始到产品完成的整个产品生产过程进行优化的管理,对制造现场发生的实时事件,及时作出相应的反应和报告,并用当前准确的数据对进行相应的指导和处理。

  • 2024-01-24
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自然资源数字化治理能力提升总体方案

《总体方案》共分为9章,分别聚焦自然资源数字化治理能力提升的目标路径、总体架构、重点任务、保障措施等提出细化落实举措,重点部署了建设集约高效数字化基础设施、完善全域全周期数据要素体系、提高国土空间基础信息平台智能化水平、构建多维数字化应用场景、筑牢全方位安全体系、健全完善标准规范体系等方面重点任务。

  • 2024-02-21
  • 阅读558

数字化小微园区方案(46页 PPT)

所有系统和数据集成在园区大脑,提升了维护和扩展效率所有应用集成在一个指挥中心中,方便后期的管理 一体化网络的部署保证未来7-10年网络构架的稳定云网一体化建设满足园区未来对物联网、大数据、云计算、AI的需求

  • 2024-05-22
  • 阅读284
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5G 智慧建筑解决方案(52页 PPT)

(1)对建筑部分区域的设施与环境进行大幅度改善; (2)提升建筑品牌形象,吸引投资和入驻; (3)促进相关产业的发展,拉动经济文化产业。

  • 2024-05-14
  • 阅读196
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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中国信息通信研究院在《新一代智能终端蓝皮书(2024年)》中提出,“新一代智能终端”是基于信息通信技术,以强感知、强计算、强交互、强体验为特征,能够执行多元化复杂任务,为用户提供强智能服务的新型智能终端。一年来,以大模型为核心的人工智能技术正引发终端智能化的二次革命。新一代智能终端已实现从“人工智能+终端”到“人工智能终端”的历史性跨越。

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2026人工智能示范法4.0

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2026基于国产GPU算力平台的低时延通信技术研究

本报告聚焦国产GPU算力平台的低时延通信技术,系统阐述了其技术架构、关键挑战与解决方案。在硬件层面,报告深入分析了以华为昇腾、沐曦、昆仑芯为代表的国产GPU计算架构及其高速互联技术,通过软硬件协同设计实现数据路径优化,显著降低传输延迟。核心技术研究覆盖低时延通信协议的优化策略,包括拥塞控制、多路径转发和故障自愈机制,以构建高可靠、无损的网络环境。报告提出了涵盖硬件平台、系统软件和应用生态的三层系统架构,并设计了基于国产AI服务器、GPU加速卡和智能网卡的完整解决方案。性能评估表明,该方案在测试中实现了整机柜超过400GB/s的聚合带宽和微秒级延迟,验证了其在大规模分布式训练等场景下的可行性。最后,报告总结了当前国产生态面临的挑战,提出未来优化方向,为国产GPU低时延通信技术落地及算力生态完善提供技术支撑。

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