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  • pdf文档 智慧农业-解决方案

    地、 新农村发展研究院暨互助科研创新基地、现代农业新品种新技术试验示范展示区等。 农业生态酒店 特色栽培技术示范温室 园区科研中心 项 目 总 体 方 案 二、实施效果 二、实施效果 二、实施效果 本次项目在现代农业科技园核心区及下属10个基地实施,本次项目科技 园安装24套温室设施环境综合调控系统,基地安装3套温室设施环境综合调控 系统,合计27套。 土 壤 电 导 率 环境及土壤墒情传感器 二、实施效果 二、实施效果 土 壤 温 度 土壤含水量 土壤电 导率 空 气 温 湿 度 二 氧 化 碳 空 气 温 湿 度 光照强度 二、实施效果 显 示 主 机 采 集 模 块 二、实施效果 采 集 模 块 控 制 模 块 二、实施效果 电 控 柜 二、实施效果 主要采集园区所处环境的空气温度、空气湿度、光照强度土壤湿度、风向、 情等进行可视化远程自动监测,为科学指导农业生产提供及时准确的依据。 室外气象站 软件界面 二、实施效果 无线植物生理生态系统用以实时监测作物生长信息,可分析植物的长期生理 特性以及干旱、高温等胁迫状况,指导人员进行科学管理。 茎流传感器 叶面湿度传感器 茎秆微变化传感器 果实膨大传感器 叶面温度传感器 整机系统 二、实施效果 二、实施效果 视频语音对讲系统的应用有助于管理人员及时跟踪作物的生长
    10 积分 | 26 页 | 5.38 MB | 6 月前
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  • pdf文档 2025年制造行业精选案例集

    让IT运营更智能 为什么选择博睿数据 深厚的技术积累 博睿数据成立已有十余年,在IT运维领域拥有独 特的优势 产品应用领域广泛 博睿数据产品已广泛应用于银行、证券、保险、 高端制造等领域 应用效果 深度剖析业务交互数据,快速 定位问题根因 快速锁定故障业务操作人员,时效性 由原来2小时缩短至5分钟 优化代码质量,提高应用性能 有针对性的优化代码执行效率,协助 开发人员将SCM生产管理系统的响应 让IT运营更智能 6 | 让IT运营更智能 为什么选择博睿数据 客户信任 十余年技术沉淀,1000+客户商用验证 项目交付周期短 开箱即用,大大节省了项目交付步骤和交付周 期,整体效果却不打折 应用效果 智能拓扑分析与问题定位提效 通过自动生成的多维拓扑视图实时透视服务关联性,快速识 别异常调用链路。赋能非技术人员通过平台可查看代码之间 的执行性能情况,提供代码级的问题定位能力。 服务端性能深度优化 完成服务端错误率从4%降至1.2%,关键接口响应耗时从 550ms优化至150ms;数据库慢SQL平均调用时间从116ms 缩短至45ms,构建代码质量评估体系量化改进效果。 多系统精准优化实践 例如:财务系统:发现/优化85/47条慢SQL,关键接口 响应时间从540ms降至230ms,错误率从5.6%降至 <0.1%,综合评分96→99; OA系统:优化
    10 积分 | 65 页 | 16.70 MB | 5 月前
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  • pdf文档 DeepSeek洞察与大模型应用-人工智能技术发展与应用实践

    参数,生成每个token时激活 37B 参数 • 训练成本比 Llama 405B 低一个量级 • DeepSeek-V3所采用的技术: • MLA多头潜在注意力机制(降低显存占用) • MTP多token预测(提升效果、提升推理速度) • FP8混合精度训练、DualPipe流水线、MoE负载 均衡(提升训练效率,降低训练成本) DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3. DeepSeek-R1 -5- DeepSeek模型效果 (1/2):世界最顶尖模型的对比 大模型竞技场 (Chatbot Arena LLM Leaderboard, https://lmarena.ai/?leaderboard) 更新日期:2025-2-11 n DeepSeek-V3和R1进入到国际顶尖模型行列 n DeepSeek-R1是综合效果最好的开源模型, 排在众多优秀的开源和闭源模型前面 排在众多优秀的开源和闭源模型前面 n Qwen2.5-Max、GLM-4-Plus、Step-2- 16K-Exp等国产模型也有不俗的表现 -6- DeepSeek模型效果 (2/2) n DeepSeek-V3和R1相对于700亿以下开源模型(以千问720亿 为代表), ,扩充了其能力边界 n DeepSeek-R1引入 能力,在代码、数学、复杂规划等 方面的能力显著增强,使得对于新场景的支持成为可能
    10 积分 | 37 页 | 5.87 MB | 5 月前
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  • pdf文档 8. 分布式可调节资源区块链聚合管控技术及应用

    分布式可调节资源涌入电网给电力系统运行带来严峻挑战 l 分散广、容量小、数 目多的分布式可调节 资源调节潜力如何挖 掘并利用; l 如何对分布式可调节 资源参与调峰潜力有 效评价并良性促进调 峰效果。 挑战1 挑战2 挑战3 l 分布式可调节资源如 何实现去中心化的协 调管控,有效参与电 网调峰; 一、项目背景 5 一、项目背景 基于区块链技术可实现分布式资源的聚合管控 实现从“源 考虑度电成本、有功补偿成本和弃电成本 (1) 归一化互信息(NMI) (2) 芮氏指标(RI) (3) Davies-Bouldin指标(DBI) 分布式光伏虚拟聚合 聚类效果 检验 聚类 检验 指标 集群 调峰 效果 (1) 平均分配的调峰精度 (3) 光伏调峰的频繁程度 (2) 光伏调峰的弃光量 11 提出多视角指标兼顾的分布式可调节资源虚拟聚类方法 三、技术创新点 实现 峰精度 构建动态评价体系:从不同时间尺度整合上述评价指标 设计集群更新机制:撤销/颁发调峰许可,内部优胜劣汰 检验聚类效果:NMI、RI、DBI指标、调峰效果优劣 检验协商效果:提高调峰精度、简化计算难度和复杂度 检验更新效果:促进任务合理分配、进一步改善调峰效果 更新结果作为协商时的约束条件 , , 4 , , a c i k o b i k p p     m a
    20 积分 | 31 页 | 11.20 MB | 4 月前
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  • pdf文档 智能风控典藏版合集(377页)

    常理赔的保险权益,同时避免骗保客户给公司带来的经济上的损失成为了 一个十分关键的问题。近几年,随着 AI 的蓬勃发展和数据的不断积累, 从算法技术来讲,很多行业在欺诈风险识别中表现出了非常优异的效果, 产生了一些非常好的价值。但由于算法本身属性的原因,模型的结果却难 以解释,但这在真实的业务场景中却非常关键。这次带来的分享内容,就 是我们在实际的保险理赔反欺诈场景中的一个模型,可解释性的一些探索 将导致特征分布去重,这样则导致节点没有区分性。而采用 DGL 采样,通过采样 两层 GCN 模型而实际上采样了三层,而且不会出现过平滑问题。 DataFunTalk 成就百万数据科学家! 30 5. 效果评估 效果评估的指标主要有两个:聚类(社区)准确率;召回恶意率。相对于原有的 fastunfolding 以及 node2vec 从聚类准确率、召回恶意率、平均社区规模、运 行时间作一个横向对比: 果也不是 最终理想的效果; ② 多数业务场景的区分度是不一样的,不存在一个普适的算法可以解决所有业务 场景存在的问题,如上述的 FastUnfolding、node2vec 在某些特定的业务场景 下效果可以比 GraphSAGE 的效果更好,所以在面临具体问题的时候,需要结合 场景作算法选择以及优化; ③ 在工业界落地的算法通常比较直接、明了,这样的算法往往效果更好。 今天的分享就到这里,谢谢大家。
    20 积分 | 377 页 | 30.66 MB | 17 小时前
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  • pdf文档 智慧园区综合管理系统——感知 ·互联 ·智慧 ·共享 中国移动

    IOC平台 中国移动南方基地智慧园区系统 机房设备概况 水质状况分析 模拟效果参考 A P P A P P 通过对接温湿度传感器,PM2.5监测等 设备,对南方基地的环境状况进行智能化管 理。 1 2 平台对接温湿度传感器、PM2.5监控设 备,收集南方基地的环境数据进行统一管控 和集中展示。 模拟效果参考 A P P A P P 通过对水表、电表等设备进行监控,对 南方基地的抄表数据进行智能化管控。 能表等设备,在平台统一管理,将用水用电 量通过报表的方式进行集中展示。 模拟效果参考 A P P A P P 通过对烟感设备进行监控管理,实时监 测烟感的运行状况并在火灾发生时及时报警。 1 2 平台集成烟感设备,将烟感设备集中管 控,实时查看烟感设备的分布和运行情况, 当烟雾浓度过高时在平台及时报警。 模拟效果参考 A P P A P P 通过地磁,感应到停车场的车位使用情 平台对接地磁设备,车辆进入停车场后, 通过地磁感应到车位占用情况,并将信息反 馈给平台,进行统一管理。 模拟效果参考 A P P A P P 通过对接智能井盖,对南方基地内的井 盖进行统一管理和集中展示。 1 2 平台集成智能井盖系统,监控南方基地 内井盖的实时状态,是否报警等,在平台进 行集中管控。 模拟效果参考 A P P A P P 智能灯杆,集照明、监控、报警等智能 化应用与一体,体现南方基地的智能化应用
    10 积分 | 28 页 | 5.65 MB | 6 月前
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  • pdf文档 金融业隐私计算互联互通技术与场景实践

    互联网公司及电 信翼支付、联通数智等运营商也同步推进自有隐私计算平台互联 互通升级。 图 6 业界平台互联互通改造进展 2.互联互通测试床 为方便产业各方进行快速联调适配,开展平台互联互通效果 验证及算法验证,银联基于银联云环境搭建了互联互通测试床, 可支持在内网环境下与银联平台及测试床内的其他平台进行快 11 速协商及联调适配,或通过网络白名单开展跨域联调。 图7 互联互通测试床部署架构 括小微信贷、车险定价等普惠金融场景。参与单位涉及银行、保 险、互联网等行业,隐私计算技术厂商在其中也提供了很多服务 支持。总体来看,隐私计算互联互通缩短了各方数据合作的对接 周期,提升了技术、业务效果指标,并降低实施成本。工作组单 位参与的第一批互联互通场景案例汇总如下: 表2 工作组单位参与的互联互通场景案例汇总 状态 序号 场景名称 首两例 1 银联与某股份行-云闪付精准引流促活银行目标用户 构,与中国银联签署了隐私求交合作协议。双方基于营销目标分 别筛选目标用户,并通过隐私计算实现求交。银联云闪付对交集 用户进行精准触达并宣传银行营销活动,引导用户唤起银行 APP 参与活动。 (3)应用效果 双方开展隐私求交的精准化促活引流合作,在试点月内各资 源位净沉默用户唤醒率提升 22 个百分点。 2.银联与淘天-云闪付云网用户精准经营 (1)平台互通模式 银联与淘天集团使用各自的隐私计算平台,基于
    30 积分 | 51 页 | 2.49 MB | 4 月前
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  • pdf文档 电子书 -教师的AI助手:AIGC辅助教育与教学

    前沿性与实用性:紧跟AI教育发展前沿,精选最新的应用案例与操作指南。 ❍ 跨学科性:涵盖语文、数学、英语、科学、艺术设计、音乐、历史、编程等多 个学科,培养跨学科应用思维。 ❍ 案例丰富:通过真实案例展示AI在教育中的实践效果,让读者更直观地理解技 术应用。 ❍ 操作性强:配有详细的操作步骤和指导,帮助读者快速上手并应用于实际教 学。 本书不仅能为读者提供前沿的知识与实用的工具,还可成为读者探索AIGC(人工 智能生 对应的图像内容,可以用于广告设计、艺术创作,自动生成插画、图像等;在视频 处理领域,Sora是一个由OpenAI发布的模型,其出色的视频生成效果引起了广泛关 注,它最长能生成时长1min的视频,并且生成的角色表情逼真,还能实现多角度镜 头切换与流畅分镜,展现真实的光影、运动和镜头移动效果,并且Sora在游戏、电 影预告片制作、虚拟角色制作等领域也展现出巨大的潜力。 总的来说,AIGC是人工智能技术在内容生成方面的重要应用和发展方向。随着技术 发展。AI能够分析学 生的学习数据和行为模式,精准地了解每个学生的学习需求和学习风格,从而为他 们提供个性化的学习资源和路径。这种个性化的学习方式能够激发学生的学习兴趣 和动力,提高他们的学习效果。而这些效果是使用以往的数字技术手段所无法达到 的。基于学习数据和行为模式分析的AI时代课程如图1-6所示。 图1-6 基于学习数据和行为模式分析的AI时代课程 AI在个性化教育与学习方面的应用包括但不限于以下几个方面。
    10 积分 | 232 页 | 11.13 MB | 17 小时前
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  • pdf文档 2025年中国-上海合作组织数字技术工具箱

    金融、个人等多元场景需求。系统严格遵循国际法规,确保数据合规。目前,Coremail已助力众多跨国企业实现跨区 域高效通信,未来将携手全球伙伴,深化合作,推动国际信息互通。 所属类别 总体介绍 应用效果 Coremail 凭借卓越的技术实力与优质的服务水平,业务版图已遍布世界五大洲24个国家和地区,涵盖客户自建 站点和云服务站点,拥有150万+海外终端用户。其中,Coremail 邮件系统解决方案广泛应用于上合组织成员国,已 6B07138机器人系统教育项目,旨在培训机器人系统领域的专家,用于机器人的研究、设计、生产和操作,以及该地 区教育和研究机构的机电和机器人系统,以及工业企业的各种自动化和机器人生产。 所属类别 总体介绍 数字赋能应用 应用效果 科斯塔奈工程经济大学在哈萨克斯坦首次开设了“机器人系统”学士学位课程,在该案例提出的双重教育体制下, 为学生创建了教育工作场所,与常见的工作场所不同,有受过训练的人员充当导师,并配备了虚拟仿真设备。 同步共享、随时核验,交易进程与业务条件公开、透明、可回溯。提升上下游数据的可信度,降低风控难度,实现再 保数据的共享和交换,降低交易成本,强化多方信任协作。 所属类别 总体介绍 数字赋能应用 应用效果 再保险是保险业务的重要组成部分,被称为“保险的保险”,是多种保险实体之间的一种风险再传递,可以分散 保险公司风险,提升保险公司承保能力,是为社会提供最大风险保障的一种手段和机制。 再保险交易
    20 积分 | 113 页 | 11.44 MB | 4 月前
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  • pdf文档 数据驱动的企业流程数智化路径与实践(2025)中国联通&联通数科&中国信通院

    ............................21 (三) 促实施环节 ................................................23 (四) 评效果环节 ................................................24 六、 流程数据治理与应用实践 ............................. ...................27 (三) 流程数据核心治理领域 ......................................30 (四) 流程数据治理典型场景实践及治理效果 ........................33 (五) 深度应用流程智能,实现从数据支撑到战略赋能 ................37 七、 未来展望 ................ ....................... 21 图 10 促实施环节 ................................................. 23 图 11 评效果环节 ................................................. 24 图 12 流程治理发展历程 ............................
    10 积分 | 44 页 | 2.73 MB | 17 小时前
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