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城市智慧应急指挥中心大数据信息化系统集成整体设计方案(589页 WORD)

依托大数据深度挖掘和可视化技术,完善专家系统、决策支持系统、模型库管理系统和决策指挥系统来充实决策依据、优化分析手段、整合应急资源。四是健全城市应急信息服务系统。加快推进“智慧政务”工程,完善应急管理平台的数据采集与储备系统、灾情预警系统、信息报送与发布系统、舆情监控与引导系统、公共安全事件信息跟踪与反馈系统等,从而实现城市公共安全数据汇集与调度、辅助决策分析与指挥调度、跨部门数据集成与业务协同,支撑和促进城市公共安全应急管理信息化建设中的信息资源整合、共享和业务协同,满足应急平台云端化的研发趋势与应用需求。

  • 2023-07-14
  • 阅读2475
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  • 588页
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智慧园林平台建设方案(30页 Word)

建设绿色的城市,需要大规模园林扩展,但要降低资源、能源和人力需求,需要一个先进的园林绿化数据采集平台。 需要采集保存管理和大量检索数据,为园林规划提供数据支持,却不能够加强管理成本和管理复杂性,需要一个强大的数据存储计算平台。 必须快速将信息转变为洞察力,便与规划、决策需要有一个数学模型支持的辅助规划决策平台。 预防、预警、预案措施有效管理风险,以便于集中精力开展创新工作需要有一个完善的数据挖掘数学模型支持的分析平台。 方便右后园林数据与其他平台数据对接交互,需要一个API开放共享平台。

  • 2023-07-14
  • 阅读204
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  • 31页
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数字乡村解决方案为乡村振兴赋能

坚持农业农村优先发展全面推进乡村振兴 走中国特色社会主义乡村 振兴道路,全面实施乡村振兴战略,强化以工补农以城带乡,推动形成工农互促、城乡互补、协调发展、共同繁荣的新型工农城乡关系,加快农业农村现代化。提高农业质量效益和竞争 力 实施乡村建设行动 健全城乡融合发展体制机制 实现巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接

  • 2023-07-14
  • 阅读271

智慧公园管理系统可行性研究方案报告

智慧公园是智慧龙华的重要组成部分,是提升居民日常休闲感受的重要载体。此次智慧公园的建设在龙华区选择一个面积大于10万平方米的公园作为智慧龙华之智慧公园首期建设的样板点公园。同时智慧公园建设将实现与智慧龙华无缝对接,通过政府平台,提供统一的公园休闲、游览、资讯及宣传等公共服务。为推进龙华公园监管信息系统应用及网络平台应用的规范化、常态化,提升智慧公园信息化建设管理水平,我司特制订本方案

  • 2023-07-14
  • 阅读217

物联网智慧河长制解决方案(43页 PPT)

我国江河湖泊众多,水系发达。然而,一些地区河流开发利用已接近甚至超出水环境承载能力,经济发展的同时严重忽视河湖保护,围垦湖泊、挤占河道、蚕食水域、滥采河砂、污水 排放等问题突出,河湖的防洪安全、供水安全、生态安全受到严重威胁,水生态水环境问题 亦成为群众最关注的民生议题之一。

  • 2023-07-14
  • 阅读221
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智慧园区运营整体解决方案

结合物联网技术,配建高新技术设备设施,提高园区信息化水平为建设智慧园区建立底层硬件支 搭建智慧运营管理平台,统一运营入口和数据基础。 通过平台,整合聚集上下游资源,为园区产业生态圈提供资源基础。 从管理到服务的转型,提升园区服务水平和服务能力。

  • 2023-07-14
  • 阅读209

华为:零碳智慧能源全球发展报告(全球能源转型及零碳发展白皮书)

1850-2019年期间,人类总计排放约2.4万亿吨温室气体,地表温度较工业化前水平上升近1.1℃1,气候变化对环境、社会、经济的影响日益加剧,极端天气发生的频率增加,海平面加速上升,上百万物种濒临灭绝。为应对气候变化,2015年全球近两百个国家通过《巴黎协定》,明确减少温室气体排放,本世纪内控制温升在工业化前水平2℃以内,并力争1.5℃的气候共识,全球需在本世纪中叶前后实现温室气体净零排放。

  • 2023-07-11
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汽车工厂物流设计及数字化验证

工艺平面规划原则:准时化区布置在厂房外侧,尽量贴近所对应的装配线,避免大件在车间内的输送。 大体积零部件的装配工位应分散布置,避免出现局部物流压力。 生产线及设备考虑因素:采用SPS供货方式,实现货筐随行,增加滑板的宽度,增加工位间距。 为减少地面物量,采用机械化空中输送方式,如:座椅轮胎辊道输送线,大件采用空中自行小车输送线。

  • 2023-07-11
  • 阅读3474
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  • 22页
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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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