人脸识别及访客系统 智能解决方案 目 录 第一章背景与需求.........................................................................................................3 1.1 应用背景................................................... 楼宇管理的重点在于对楼宇人员的进出管理。大厦管理方均希望提供给业主租户提供 一个具有很强科技感、高效、安全、便利、用户体验良好的高科技大楼。因此大厦对 人行道闸及访客系统在做深化设计，含人脸识别、门禁、二维码访客、智能派梯系统， 从用户体验角度，业主希望运用 AI 人工智能技术的人脸识别及基于微信公众号的访客 管理平台，打造更具科技感的智慧楼宇。 1.2.1 智能管理 互联网信息技术的发展，企业管理进入了信息时代，而企业生存发展的需要、信 等等。我们设计的企业智能化解决方案是从人的角度管理业务和场地，未来随着功能 的完善和深入，将使企业管理真正具有智能，同时带来更大的价值。 1.2.2 数据运营 数据管理体系构建的基础和核心都已不再是传统管理模式的团队和制度，当然大 数据商业管理体系技术的战略意义也不在于掌握庞大的数据信息，而是对这些数据进 行专业化处理、分析与发掘的能力养成和发展。数据商业管理体系产业化的关键在于 对数据的“训练”能力，通过“训练”实现数据增值的过程。

项目编号： 餐饮服务基于 DeepSeek AI 大模型 应 用 方 案 目 录 1. 引言............................................................................................................................................... ...................................................................................9 1.3 DeepSeek 大模型简介................................................................................................ ...................................................................................13 2. DeepSeek 大模型在餐饮服务中的潜在应用.......................................................................................

项目编号： 酒业大数据平台及产品溯源信息化 系统 建 设 方 案 目 录 一、 项目背景....................................................................................1 （一） 项目提出的原因.................................................. ........................................................................................2 二、项目建设内容及目标...................................................................2 三、系统建设整体方案.................. ....................................................................................18 2.手机 APP 服务及促销活动........................................................................................19 3.在线订单和结算系统

营中断，专业的指导与支持必不可少。 多云管理的复杂性：在多个云服务和基础设施 提供商之间平衡工作负载，会增加集成、治理 和成本管理方面的复杂性。 迁移规划不足：详细的路线图对于消除不确定 性、避免延误及确保战略协同而言至关重要。 技能缺口与准备不足：团队往往缺乏管理云环 境以及实现转型效益所需的技术专长。 组织变革阻力：内部意见不一致，或来自领导 层或 IT 团队的抵触，会延缓决策制定和落地。 让愿景变为现实，行动正当时 亚马逊云科技致力于通过实战工作 坊和咨询服务，帮助您制定一个能 突破这些障碍的转型路线图。 本文档旨在为这些工作提供补充。它汇总了来 自 1500 多个亚马逊云科技案例研究及企业转 型项目的关键数据点与研究发现，有助于量化 我们能助您释放的商业价值。 我们希望这能帮助您在企业和组织 内部清晰地传达云转型的价值，并 凝聚各方对我们共创战略的支持。 7个月即可收回投资 这是一项全面且成熟的云迁移计划，集工具、 培训与专业服务于一体，助您降低成本并加速 转型。 亚马逊云科技优化与许可评估 (OLA): 评估并优化资源使用、第三方许可及应用程序 依赖关系，从而找到云迁移和降本增效的最佳 路径。 在规划迁移及转型路线图时，还需考虑亚马逊云科技解决方案及赋能服务在迁移中的价值： 价值支柱 2 最大程度提升生产力 IDC，《Amazon Aurora 的商业价值》，2025年 利用亚马

/ 虚拟电厂 / 1 实用的产研百科工具 虚拟电厂 一、定义及分类 ................................................................................................. / 虚拟电厂 / 1 实用的产研百科工具 一、定义及分类 虚拟电厂是一种通过先进信息通信技术和软件系统，实现 DG（分布式电源）、储能系统、可控 负荷、电动汽车等 DER（分布式能源资源）的聚合和协调优化，以作为一个特殊电厂参与电力市场 和电网 联网整体解决方案提供商，是我 国能源电力及工业控制领域卓越的 IT 企业和电力智能化领军企业。企业以先进的控制技术和信息技 术为基础，利用“大数据、云计算、物联网、移动互联、人工智能、区块链”等技术，为电网、发电、 轨道交通、水利水务、市政公用、工矿等行业和客户提供软硬件产品、整体解决方案及应用服务。据 统计，2023 年上半年，企业电网自动化及工业控制营收同比增长 5.24%至 88.62

某企业级省大数据平台工程项目 建 设 方 案 目录 1. 建设现状及演讲建议..........................................................................................................5 1.1 建设背景及发展思路................................... ............................................................................6 1.2 XX 对企业级大数据平台规范理解及承建情况汇报..................................................7 1.2.1 移动公司企业级大数据平台技术规范................... ........................................................................................27 2. 平台技术及亮度总结................................................................................................

趋势洞察 01 图1-1 生成式人工智能市场 趋势洞察 02 随着大模型训练参数以及GPU集群规模的不断提升，智算中心网络组网规模持续扩展，接入速率从 200Gbps升级至400Gbps/800Gbps乃至1.6Tbps，无损、低时延性能要求严格，推动智算中心网络以及智 算中心间跨区域网络的高速发展建设。未来五年，全球及中国智算中心以太网交换机将以36% CAGR持续快 速增长, 全球交换机发货量从15 建设和运营智算中心需要巨大的资本投入，包括购买昂贵的AI芯片、建设高密度机房等。AI工作负载对 网络带宽和存储性能有极高的要求。AIDC需要优化网络架构，例如采用高吞吐量的以太网或InfiniBand，并 部署高速、大容量的存储系统。互联网公司通常具备强大的云计算、大数据、人工智能等核心技术积累和研 发实力，能够快速迭代和推出创新性的AI服务和解决方案。许多互联网巨头具备自研硬件（如AI芯片）和软 件的能力，可 Laws（尺度法则）。对于基于trans- former的大模型而言，在AI训练中有以下结论：1）模型规模要大：即增加模型参数量、数据集和计算量， 就可以得到性能更优的模型。2）模型参数量、数据集以及计算量之间存在幂律关系。3）随着模型规模增 加，模型会出现涌现特质——未预期到的新能力，推动模型性能提升。尺度法则正在驱动大模型硬件部署走 向更大集群。早期AI训练网络互联规模均在千卡左右，随着AI大语言模型的参数、训练量指数级提升，算力