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智慧灯杆系统架构及功能介绍,安装及施工注意事项(31页 PPT)

在满足原路灯设计承载要求和现场条件允许的情况下,将原路灯逐个改造成多功能智慧路灯杆。 该模式应尽量利用街区的旧地下设施,优化地上设施,可以临时解决部分地区的严重基础设施冗余等问题。

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智慧灯杆解决方案与应用场景(19页 PPT)

以立杆为载体,共享电力、管网、通信等基础设施 集成智能感知终端,深度感知城市态势 融合多元数据,实现数据互联互通 打造智慧城市管理平台,实现城市精准化、自动化、智能化管理 为科学决策、指挥调度提供强有力的数据支撑

  • 2024-08-09
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智慧党建云平台完整解决方案(61页 PPT)

习近平总书记强调指出,“全面加强党的领导和党的建设”,坚决改变管党治党宽松软状况。推动全党尊崇党章,增强政治意识、大局意识、核心意识、看齐意识,坚决维护党中央权威和集中统一领导,严明党的政治纪律和政治规则,层层落实管党治党政治责任。

  • 2024-08-09
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智慧党建业务融合管理平台解决方案(60页 PPT)

要建立党建网站,二要通过电子信息化的平台宣传党务相关消息(如微信、微博等公众平台),并要做到定期推送网站或平台的更新内容,确保网络平台信息的实时性及有效性

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智慧党建建设方案(36页 PPT)

智慧党建 是现代社会党建工作的一种新理念。它是运用互联网、大数据等新一代信息技术,让党建工作打破传统条件限制,实现对党务、学习、活动、监督、工作、宣传、民生工作的全面整合。实现党建工作一体化、智能化、信息化管理。智慧党建依托智能软件实现对党建工作的整合,理顺了党建活动流程,提高了党建工作质量

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智慧城市中智慧农业建设方案(44页 WORD)

巩固农业基础、实现农业现代化,一直是我国现代化建设的重要目标和重点任务。加快发展现代农业,既是转变经济发展方式、全面建设小康社会的重要内容,也是提高农业综合生产能力、增加农民收入、建设社会主义新农村的必然要求。 农业作为关系着国计民生的基础产业,其信息化、智慧化的程度尤为重要。农业、农村的信息化是国家信息化、现代化的基础和重要组成部分,没有农业、农村的信息化、现代化就没有整个国家的信息化和现代化。

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制造业ERP与协同OA整合解决方案(47页 PPT)

离散制造(机械加工、电子元器件、汽车、服装、家具、五金、医疗设备、玩具),流程制造(化工、食品、饮料、制药、烟草),分销贸易(商超、物流、日化、连锁零售等)

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指标平台加速零售数字化转型(22页 PPT)

低代码指标平台,助?提升从数据到决策的时效性 低代码指标平台,助?提升从数据到决策的时效性 低代码指标平台,助?提升从数据到决策的时效性

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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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人工智能算法与应用场景介绍

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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医共体信息化整体解决方案

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