1 波 2 慧 林 业 建 4 设 方 智慧林业需要解决的问题 ? 业务需求 ? 智慧林业业务怎么实现 ? 雷波智慧林业系统怎么 建 ? 5 项目投资规模及概算 ? 6 主要产晶简介 1 波 2 慧 林 业 建 4 设 方 智慧林业需要解决的问题 ? 业务需求 ? 智慧林业业务怎么实现 ? 雷波智慧林业系统怎么 建 ? 5 项目投资规模及概算 ? 6 灾后评估 1 波 2 慧 林 业 建 4 设 方 智慧林业需要解决的问题 ? 业务需求 ? 智慧林业业务怎么实现 ? 雷波智慧林业系统怎么建 ? 5 项目投资规模及概算 ? 6

建智慧停车大脑 , 解城市停车难题 全县城市停车综合运营管理平台 & 商业停车场智慧停车解决方案汇报 行：智慧大脑新方案 赢：建营一体新未来 CONTENTS 知：城市停车新挑战 01 城市停车新挑战 智慧停车新趋势：从基础信息化到全面无人化 根据停车信息智能化程度，我国智慧停车行业可划分为三个发展阶段，即智慧停车 1.0 （基础信息化）、智慧停车 2.0 （平台联网化）和 智慧停车 家新型城镇化综合试点等地区经验的通知》，要求：实 现信息查询、车位预约、电子支付等服务功能集成，推 动停车资源共享和供需快速匹配。 国家发改委：推动停车资源共享 2021 年 9 月，工信部等部门下发《物联网新型基础设施建 设三年行动计划 (2021-2023 年 ) 》，提出：加快智慧停车 管理、自动驾驶等应用场景建设，推动城市交通基础设 施、交通载运工具、环境网联化和协同化发展。 工信部：加快智慧停车管理场景建设 城市内个停车网点余位数据不能全域查看，无 法及时掌握空位信息。 找车位难 由于各车场不同的支付方式，车主需要开通多 种支付渠道，很不方便。 缴费不便 没有统一的公众反馈和投诉的渠道，不能协助 解决城市停车服务过程中存在的各类问题。 投诉渠道 智慧停车新内涵：实现人、车、位、场智能联接 关键词 探寻城市、车场、车位、车主的最优解 智慧停车是指将无线通信技术、移动终端技术、 GPS 定位技术、 GIS 技术等综

中建八局第三建设有限公司 “南部新城智慧工地” 解 决 方 案 南京臻超科技有限责任公司 目 录 第一章 建设思路............................................................................................................................4 1、建设背景.... 直观，界面美观，并且各相关人员通过 Internet 可以随时查阅到权限范围内的 数据。同时系统提供手机 App 客户端，管理人员可以方便地通过手机随时随地 进行查看。 3.2 以元数据管理为核心 系统中的元数据是指：统计信息体系（包括部门配置、人员信息等一系列 统计目录）、查询分类/分组标准（包括各施工片区、部门分类等）、统计数据 等。 系统对上述元数据进行统一编码、描述、分类分域管理。系统可以动态扩 灵活地适应数据源的变化。 另外，基于用户或业务领域可能存在特殊的要求，本系统可以通过灵活的方式 采集信息和对外提供信息。 而随着系统使用者的需求、系统规模、时间的推移等发生变化，系统在建 设过程中充分考虑灵活组织与存储信息，以增强系统扩展能力。系统功能的增 强、增加不会引起系统总体架构上的变动。 2.3 可靠性 系统时时刻刻都在处理着大量的业务数据，特别是大量实时数据的传递非 常重要。任

智慧展馆解决方案 智建共享 · 慧聚云端 案例分享 系统功能应用 方案整体设计 项目概况 01 02 03 04 目录 /CONTENTS 智慧展馆 0 1 项目概况 智慧展馆项目概述 展馆，是一个活动场所，用予展示商品、会议交流、信息传播、经济贸易等的场所；展馆又是一种建筑物，表 达与展示某种文化内涵的建筑产品；展馆客观上也是一个经管的经济组织、社会 。 整体设计 / 视频会议系统 / 概述： 视频会议系统在展馆、党政机关、企事业单位用于异地视频会议、异地培训、异地学习等，利用 其办公效率高、开会成本低等特点，广泛使用。在展馆中，通过远程视频会议，可以跟其它展馆进 行互动学习，交流学习心得、讨论展馆发展等。 网络 整体设计 / 视频会议系统 / 设计： 智慧展馆通过视频会议，跟其它展馆进行互动学习，相互交流，提高学习热情和学习兴趣。在每 智慧展馆学习培训室 智慧展馆学习培训室 智慧展馆学习培训室 智慧展馆学习培训室 高清视频终端 高清视频终端 整体设计 / 教育录播系统 / 概述： 教育录播系统在智慧展馆建设中，可以把现场学习状况录制存储起来，上传到教育学习平台后， 可以在线直播或者点播。也可以配合视频会议系统，实现互动学习。 整体设计 / 教育录播系统 / 设计： 在展馆培训学习培训室

络虽在时延和带宽性能上实现显著突破，但商用部署中仍暴露出多重短板与 潜在风险，部分关键场景存在业务中断隐患。 6G 作为下一代移动通信技术，对网络稳定性与可靠性提出了更高要求。 本白皮书聚焦核心网领域，汇聚行业专家的研究成果与实践经验，深度剖析 4/5G 商用网络事故带来的启示、前瞻性预判 6G 网络面临的可靠性挑战， 提出6G “零中断”网络（Zero-Outage Network, 1. 4/5G网络商用事故启示及6G可靠性挑战 2 1.1 4/5G 商用事故统计分析 随着 4G 和 5G 技术在全球范围内的商用推广，通信网络的规模和复杂性急剧 增长。近年来，全球通信网络中的重大故障事件也屡屡发生，给运营商和用户带 来了严重的影响。根据互联网公开数据和行业报告不完全统计，在 2021 年至 2024 年期间，全球通信行业发生了超过 66 起重大网络事故，影响范围广、恢复时间长、 业务中断时间长。88%的事故中断时长超过2个小时，50%的事故中断时长超过 5个小时，主要因为发现异常耗时长、人工定界、诊断、恢复耗时长。 1.2 4/5G 商用事故启示 1.2.1 技术演进启示 5G网络在商用与能力演进过程中暴露出的问题和影响，要求在6G设计之初充 分考虑并规避。  降低网络复杂度，减少故障风险和定位时长：5G网元和接口数量增加， 长链路交互增加了故障诊断/定位的耗时和难度，当网络信令风暴发生 后需要E2E协同控制才能有效恢复。

《关于新时代加快完善社会主义市场 经济体制的意见》提出“加快培育发 展 数 据 要 素 市 场 ” 酝酿阶段 十九届四中全会 首次公开提出“数据可作为生产 要素按贡献参与分配” 《关于构建更加完善的 要素市场化配置体制机 制的意见》数据被正式 列为新型生产要素 国务院发布《关于构 建数据基础制度更好 发挥数据要素作用的 意见》。 十九大报告提出“推动 大数据与实体经济深度 融 合 ” 中国大数据政策 够 数一源”确权问题，信息化建设缺乏有效的数据支撑。 第 4 页 政策背景 n 中台是一个基础设施，其以底层的稳态保障上层的敏态，以公共的建设保障各业务线的使用，以当前的重投入保障未来的高产出。 n 中台典型特点： - 数据汇聚打通，解决跨部门协作障碍、业务数据孤岛问题。 - 中台能力复用，面向多业务线服务，解决各个业务线重复开发浪费计算与存储资源问题。 - 企业配 据战略，数据价值，建立独立的数据部门。 - 统一标准规范，解决数据标准不统一，数据质量不高、数据使用成本高的问题。 n 中台以服务中大型客户为主，对于不满足规划要求的客户， 可以通过中台里某个模块如数仓、数据湖或者主数据治 理先切入解决客户实际问题。 数据中台建设企业数字化转型必由之路 拥有比较完善的配 套机制，包括企业 战略、组织文化、 数据部门成熟度等。 业务既不是完全一 成不变，也不会有

广州中海达天恒科技有限公司 中海达无人机知识体系 （中） 广州中海达天恒科技有限公司 技术服务部 陈俊华 18613098112 第 1 页 广州中海达天恒科技有限公司 目录 1. 无人机系统........................................... EBumper、Percepto、BetterView、AMIMON、Vertical AI、Dedrone 等。 核心部件供应商有：InvenSense（被日本 TDK 收购，研发、销售运动跟踪装置中的微机电系统陀螺 仪）、MicroPilot（为无人机系统生产自动驾驶仪）、PolarPro（为运动相机专业生产过滤器等配件）、 uAvionix 等。 配件供应商有：ParaZero、Fuerte 是腰部位置（放置在腰部的多为飞机模型）。 第 11 页 广州中海达天恒科技有限公司 图 5 常规布局固定翼飞机结构 常规布局中，又可以根据主翼于机身的相对位置关系，分为三类： ① 上单翼 指主翼安装位置在机身上方，具有较高的稳定性，但灵活性较差。 上单翼设计让无人机重心降低，增强稳定性。在降落时，相对坚固的机身率先着陆，避免比较脆弱的

用友数据中台解决方案 用 友 网 络 科 技 股 份 有 限 公 司 企业数据中台 —— 助力企业创新化、提升对用户需求的响应力—— 元数据管理、 数据标准、 数据质量、 数据清洗、 数据安全 SOD(Systems of differentiation) 用友数据中台是基于新的数据湖存储方案基础上重新定义的企业 IT 架构核心组成部分 稳定可靠 产品系统 客户管理 系统 财务系统 关联关系不清晰 有效信息过少 数据问题 多存储系统 高频数据变化 大数据量 用友云数据中台 数据智能 分析、报表、搜索与机器学习 智慧数据服务 社会化大数据 + 企业小数据 技术 + 数据 企业数据湖 OneData, OneID, OnePlatform, 基于数据湖实现一站式服务的数据中 台 One Platform 统一数据使用 | 分析、 模型训练、 数据开放 数据主题、 数据集市 财务数据 人员数据 订单数据 供应链数据 用户数据 商品数据 数字化企业数据中台全景图 依托于数据湖的存储技术 ，构建完整的跨行业多领域数据资产体系。 实现企业内部的数据驱动与外部客户的数据服务。 生态 统一数据服务 中心 业务 中心 领域 中心 统一 中心

自阿里巴巴，当时在企业飞速的发展过程中，我们发 现数据使用面临着如下挑战： —各部门低水平重复开发数据集，浪费大量的 存储和计算资源； —数据资源缺乏沉淀机制，导致计算能力的提 升和进化非常低效； —数据割据，算法分离，带来混乱和质量的不 确定性； —业务变更时，数据及数据产品反应不及时； —组织架构制约了数据的共建和共享，缺乏标 建设数据中台，赋能创新改革 成本效应成为了企业及政府机构数据化的绊脚 Weekly / 新经济导刊 / 23 准及激励机制。 经过内部总结发现，数据的“汇 管用”过程中伴随着三个现象特点： 数字业务变化速度非常快、数据处理技 术及方法都很类似、数据及算法中间层能 产生巨大效能。因此，做好数据治理工作成 为当时笔者在阿里巴巴的主要任务，也随之 诞生了阿里数据中台。 无独有偶，企业内的一些数据治理问题，在 各地的政府机构内部也在重复发生。在缺乏顶层 设 加快生产速度及降低重复性。公共 层作为数据中台的核心部分，积累了 最关键的数据资源，同时也是最具备 品质保障的主数据。 简单地看，数据中台有点像一条生产 流水线，从原始数据收集，到提炼成稳定的 生产流程。在这个制作过程中，需要有一套生 产管理流程体系，用以保证数据品质、时效性、 一致性等关键点。但与生产流水线的差别在于， 数据中台不仅需要关注数据生产过程中的效率 问题，中台实际上还具备以下能力：1