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  • pdf文档 零碳园区解决方案(66页)

    20 积分 | 66 页 | 31.24 MB | 1 月前
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  • pdf文档 零碳智慧园区解决方案(62页)

    30 积分 | 62 页 | 32.51 MB | 1 月前
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  • pdf文档 零碳智慧园区数字化建设方案(56页)

    20 积分 | 56 页 | 21.29 MB | 1 月前
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  • ppt文档 基于CIM智慧校园整体解决方案

    需求分析 - 数字化转型驱动,打造安全、生态、智慧的美丽校园是未来发展方向 • 党的十八大以来,以习近平同志为核心的党中央 大力推进生态文明建设,构建绿色、安全、智能、 高效的基础设施保障体系是绿色低碳发展,持续 改善环境质量,提升生态系统质量和稳定性,提 高资源利用效率的必由之路。 • 中共中央印发《 2018 - 2022 年全国干部教育培训规 划》明确指出:干部教育培训和互联网融合发展。建设 需求 驱动 技术 驱动 生态 绿色、低碳、集约 场景化 绿色化 低碳化 建设思路—打造 5 大应用场景,构筑智慧、安全、生态的校园是核心思路 • 建设思路:通过数字孪生、云计算、大数据、人工智能、 5G 和物联网等技术,优化基础网络运行环境,集成智能化设施,紧紧围绕七大应用 场景:智慧教学、智慧管理、智慧生活、智慧党建、智慧运维、智慧绿建、智慧碳足迹,打造线上、线下一体化智慧教学场景,实现人、事、 现人、事、 物的高效安全管理,建设低碳、绿色、生态的智慧校园。 智能化 教 学 全场景的 智慧教学 智慧 课堂 学情分析 创新课堂 一键可视化 智能录播 移动应用 远程互动 课堂互动 精细化 管 理 全过程的 智慧管理 教 学 考 评 研 教务管理 学籍管理 考试管理 评价管理 科研管理 形成性评估 便捷化 生 活 全方位的 智慧生活 人脸核验 -
    10 积分 | 67 页 | 22.49 MB | 7 月前
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  • pdf文档 构建以新能源为主体的新型电力系统框架

    No. 3 May 2021 ·气象与人类社会:全球气候变化与中国行动方案· 构建以新能源为主体的新型电力系统框架 王志轩 摘要: 构建以新能源为主体的新型电力系统是实现碳达峰碳中和的基础,而 新型电力系统是清洁低碳安全高效能源体系的重要组成部分,在新型电力系统 中,要逐步实现可再生能源对化石能源的替代,而且要以化石能源效能为目标控 制能源总量,以电力体制改革为动力,推动新型电力系统构建。 ;持 续完善智能电网建设,更加重视智能配电网建设;明确煤电定位,严格限制煤电 建设;在保障安全的前提下启动核电建设,在维护生态的前提下启动大型水电建 设;推动储能商业化发展。 关键词: 碳中和;碳达峰;新能源;能源转型;电力安全;智能电网;能源消费; 储能 中图分类号: X2;TK-9 文献标识码: A 文章分类号: 1674⁃7089(2021)03⁃0000⁃00 作者简介: 副主任委员。 2021 年 3 月 15 日 习近平总书记主持召开中央财 , 经委员会第九次会议 强调把碳达峰碳中和纳入生态文 , 明建设整体布局。 会议指出,“十四五”是碳达峰的关键 期、窗口期,要重点做好几项工作,其中之一是要构建清 洁低碳安全高效的能源体系 控制化石能源总量 着力 , , 提高利用效能 实施可再生能源替代行动 深化电力体 , , 制改革,构建以新能源为主体的新型电力系统。
    10 积分 | 10 页 | 1.22 MB | 1 月前
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  • ppt文档 智慧校园解决方案(2024)

    极致服务 物联网、云计算 进出车辆管控、人员出入管理、 校园无人车、停车引导 高效的校园运营 源网荷储 碳资产管理 一体化运维 IOC 综合管理 虚拟电厂、智能微电网、储能、 访客一码通行。 教 职 工 人 员 学 生 群 体 全域安全视频、周界、巡更、 呼叫、消防应急、一体化管控 建筑能碳管理、全生命周期能 碳排查检测、优化策略 机器人全域服务、智慧杆塔、 智能充电桩 通过虚拟现实和数字人技术, 提升沉浸式和交互式体验。 低碳校园、智慧教室、智能 会议室以及办公场所 一个指挥中心, 一体化全局 管控,实现整体效率提升 设备管理、能源管理、物业 风电 光伏 微燃机 TacOS-Data Analysis 数据分析 AI 中台 大规模并行计算 平台层 低碳节能 能源管理系统 EMS AI 能际管理平台 校园管理 校务管理 空间管理 数据总汇总览 物业管理 资产管理 全域安全 视频监控 安消一体化 动态布控 自 A 动巡检
    10 积分 | 21 页 | 4.73 MB | 7 月前
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  • ppt文档 智慧校园建设方案

    极致服务 进出车辆管控、人员出入管理、 校园无人车、停车引导 高效的校园运营 源网荷储 碳资产管理 一体化运维 IOC 综合管理 虚拟电厂、智能微电网、储能、 工人员一 脸通行, 访客一码通行。 全域安全视频、周界、巡更、 呼叫、消防应急、一体化管控 建筑能碳管理、全生命周期能 碳排查检测、优化策略 通过虚拟现实和数字人技术, 提升沉浸式和交互式体验。 机器人全域服务、智慧杆塔、 智能充电桩 新一代信息技术应用 赋能智慧生态城 低碳校园、智慧教室、智能 会议室以及办公场所 设备管理、能源管理、物业 管理、资产管理 一个指挥中心, 算法 物联网、 A I A I 算法 物联网 物联网、大数据 物联网、云计算 物联网、云计算 学 生 群 体 校园访客 智慧校园运营中心 全域安全 校园管理 物业管理 空间管理 低碳节能 服务体验 政务服务 技术服务 楼宇自控 EMS AI 能 际 管 理 平 台 产业服务 第三方服务 智慧校园数智能力平台 TacOS-Data Analysis 数据分析
    10 积分 | 21 页 | 5.83 MB | 6 月前
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  • pdf文档 智慧教育F5G全光网设计指南(高教版)

    ............................................................................... 19 1.4.3 高能效且绿色低碳 ................................................................................... 22 1.5 F5G 全光网络技术线路选择 供个性化学习辅导建议,但带来教室终端数量激增,要求网络支持高密度联接等, 随着 AR/VR 的 AI 应用,对基础网络提出超万兆带宽等要求。 F5G 全光网具有高带宽且平滑演进、简架构且运维简单、高能效且绿色低碳 等特点,可实现 50Gbps 到房间,10Gbps 到桌面/AP,让每个园区的每个人可以随 时随地使用 AI。 1.4.1 高带宽且平滑演进 F5G 全光网的水平布线采用光纤替代原来的网线,实现了光纤下沉,支持更 4.3 高能效且绿色低碳 F5G 全光校园采用点对多点的 PON 技术,和以前的点对点技术相比,存在高 能效/绿色节能的优势。 F5G 全光校园采用的 PON 技术已在光纤到家庭场景中得到广泛使用,德国 曾针对光纤 PON(FTTH)、铜线(VDSL)、无线(5G)等各种接入技术端到端 的功耗进行了比较,结果为采用 PON 光纤入户(FTTH)技术的功耗最低,碳排 放最小,PON 光纤入户的平均每户功耗相比采用
    50 积分 | 126 页 | 9.07 MB | 6 月前
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  • ppt文档 某高校智算中心解决方案(41页 PPT)

    虚拟资源池 IT 资源 空间资源 基础设施环境资源 网络资源 资源层 DCIOM 平台 算力管理平台 数据平台 算力云平台 AI 平台 平台层 校园 智能化 平安校园 智慧校园 便捷校园 低碳校园 应用 智慧化 智慧科研 智慧教务 智慧服务 智慧教学 智慧管理 校园 应用 智算中心在校园应用建设中扮演着至关重要的角色,通过提供强大的数据处理能力和智能计算能力,可以支持校园内各 高密场景 教室、办公图、书馆场景 宿舍场景 校园室外场景 ➢ 智能满足多种场景的无线接入需求,视频学习、资料查询等流畅体验 ➢ 采集每个用户接入点,实时了解用户的行为轨迹、区域的人员热度 低碳校园 · 能源消耗管理 通过智慧校园可视化时空数据平台,对 校园内所有建筑、不同设施设备的能源 (水、电、燃)使用情况进行实时监管。 通过智慧校园可视化时空数据平台,限 制校园内教室、宿舍电器使用大功率电
    40 积分 | 41 页 | 9.91 MB | 6 月前
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  • pdf文档 华为:2025大模型背景下高等教育数智化转型研究报告

    支持与扩展;内容高质量 与教育包容性方面,强调内容管理与优化监管,采取包容策略促进教育发展的普惠性。构建“政府—高校—企业— 社会组织”多主体协同的治理框架,强调可解释性、公平性、可靠性与绿色低碳。 面向未来,报告从五个方面提出发展愿景:构建智算生态体系赋能智慧教育环境,重塑高教专业体系优化人才 培养机制,变革知识生产范式重塑科研新样态,推动教育公平承担社会责任,着眼共同发展为世界高等教育提 发“AI+X”模块化课程群。最后,大模型构建跨学科研究中心(如人工智能与社会治理研究院),通过实时抓 取多领域前沿动态,智能匹配不同学科团队的研究方向,可以放大学科平台的协同效应,使学科融合从零散的 项目合作升级为制度化的协同体系,推动高校学科布局更贴近产业变革与社会需求。 在技术赋能的同时,大模型也对学科建设的底层逻辑构成挑战。首先,大模型的“黑箱化”特性可能导致交叉 学科对技术工具 、故事创作、对 话回复等多种场景。再者,大语言模型还具备一定的推理和泛化能力,能够处理多种不同类型的任务,如知识 问答、机器翻译、文本摘要等,通过少量的示例或提示就能快速适应新任务,展现出良好的零样本和少样本学 习能力。此外,它在知识储备上也较为丰富,通过大规模的数据训练,涵盖了众多领域的知识,可作为知识查 询的有力工具。然而,大语言模型在处理需要精确感知和理解视觉、听觉等非语言信息的任务时存在明显局限,
    20 积分 | 132 页 | 7.86 MB | 1 月前
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