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商业计划 - 【芯片设计】北京译芯科技有限公司 -AIoT芯片一站式解决方案(AIoT芯片平台)

完备的AI工具链,支持多种framework * 全自动化的AI模型移植及可执行文件生成 * 完备的操作系统及开发工具链

  • 2024-02-29
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商业计划 - 【企业服务】易电务 -基于AIoT的配电智能运维云服务生态构建者

基于物、大、云、AI技术,颠覆传统配电室运维模式,实现降本增效,提升安全与运维规范化,构建合作生态;将传统配电室的人工值守、独立运维,变为线上集中监控、线下网格化运维的托管式运维

  • 2024-02-29
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某雪亮工程设计方案(276页)

市/区县基本实现“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”的雪亮工程,在加强治安防控、优化交通出行、服务城市管理、创新社会治理等方面取得显著成效。 ——全域覆盖。重点公共区域视频监控覆盖率达到100%,新建、改建高清摄像机比例达到100%;重点行业、领域的重要部位视频监控覆盖率达到100%,逐步增加高清摄像机的新建、改建数量。 ——全网共享。重点公共区域视频监控联网率达到100%;重点行业、领域涉及公共区域的视频图像资源联网率达到100%。 ——全时可用。重点公共区域安装的视频监控摄像机完好率达到98%,重点行业、领域安装的涉及公共区域的视频监控摄像机完好率达到95%,实现视频图像信息的全天候应用。 ——全程可控。雪亮工程的分层安全体系基本建成,实现重要视频图像信息不失控,敏感视频图像信息不泄露。

  • 2024-02-29
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集团信息化管控体系规划-IT治理架构设计方案(110页)

IT治理的规划内容分为组织、人员、流程与制度三个方面,本次报告将分别从这三个方面对XXIT治理模式进行规划

  • 2024-02-29
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汽车企业数智化战略规划方案(144页 )

打造**集团 “互联网+1354”顶层战略:即实现1个目标,聚焦3大战略,打造5个平台,建设4个支撑。

  • 2024-02-29
  • 阅读260
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智慧校园数据中心建设方案(157页 WORD)

以教育信息化带动教育现代化,破解制约教育发展的难题,促进教育的创新与变革,是加快从教育大国(市)向教育强国(市)迈进的重大战略抉择。教育信息化充分发挥现代信息技术优势,注重信息技术与教育的全面深度融合,全面提升高等院校智慧校园建设水平,构建多元协同、开放共享、服务及时的高等教育云服务体系。

  • 2024-02-29
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智慧医院建设整体解决方案

智慧医疗是利用先进的信息技术、电子传感、人工智能等新兴技术,实现医疗机构、医疗设备、医务人员和患者之间的高效互动,构建基于无所不在的全生命周期医疗卫生服务的国民健康体系,以达到快速、精准、可靠地发现早期疾病、预测健康风险、提高医疗效率、减少医疗差错之目的。

  • 2024-02-29
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制造业仓储信息化解决方案

根据工厂建设规划方案,通过物流执行系统(LES)的实施,引入先进的管理理念和式、梳理优化业务流程,并借助系统来固化、标准化业务流程,从而提高业务执行效率,并为物流执行活动提供及时的指导和报告,提高物流及时性、准确性,有效降低库存,并借助LES系统的数据为物流业务优化提供决策支持。

  • 2024-02-29
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新一代智能终端蓝皮书:从“人工智能+终端”到人工智能终端(2025年)

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

第一条(立法依据)为了促进人工智能发展,规范人工智能的研发、提供和使用活动,维护国家主权、安全与发展利益,保护个人、组织的合法权益,根据宪法,制定本法。 第二条(适用范围)在中华人民共和国境内从事人工智能的研发、提供和使用 活动及其监管,适用本法。

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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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