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智慧水利解决方案 方案描述： 智慧水利方案主要以构建看得清、管得住、放得开、执法准、会思考的水利智慧管理平台为目标。 ①水利视频智能应用，结合视频行为分析、智能识别及水文智能识别等技术，将人工智能应用于水利安全风险监测预警领域； ②水文智能识别检测，包括水位刻度识别、断面流速检测、水体颜色识别、漂浮物检测等； ③水库智能视频警戒，包括非法垂钓检测、违规游泳检测、物品移除检测、垃圾遗留检测、违建物检测、热成像周界入侵检测等等； ④在水利指挥中心部署LED、LCD屏，会议白板实现水利中心统一可视化展示；实时动态联动视频画面，对水利设施、水资源、流域河道等监管指挥实现可视化、物联化应用。哪家公司有智慧水库解决方案？拉萨自主研发AI边缘网关

智慧公交 “智慧公交”系统通过在公交车上安装GPS主机和车载视频摄像头，车载调度系统对车辆GPS数据、行驶道路视频、车内客流及乘客上下车视频进行采集，通过移动物联网传输至公交总调度中心。 这套系统可以根据天气、假期、季节、周边活动分析历史断面客流，进行科学行车排班；根据客流、路况等情况进行实时计算，动态调整发车频率；对发车早点、发车晚点、考勤缺失等20多种异常自动检测及处理；自动形成出车统计、行驶里程、油电消耗等车辆运行数据报表，极大减少人力成本。附近AI BOX哪家公司有智慧矿山解决方案？

智慧水利解决方案 水利是现代农业建设不可或缺的首要条件，是生态环境改善不可分割的保障系统。但当前智慧化、信息化建设发展也存在如下一些问题： ①人力投入大，成本高且效率低：a、人力监控，人力记录数据，而数据会根据环境、时间等存在差异，造成人工误差；b、人工预警判断，缺少完善预警机制； ②应用智能化水平不够：a、信息统计、汇总、分析缺少智能化手段；b、“四水问题”、“四乱”问题积弊深重，缺少智能化应对手段； ③数据孤岛，无统一标准且难以共享，难管理、难监督；

如何选择合适的边缘计算机——将 AI 转移到 IIoT 边缘？ 将 AI 转移到 IIoT 边缘 IIoT 系统的激增正在产生大量的数据。例如，在大型炼油厂内，大量传感器和设备每天都会生成 1TB 的原始数据。将所有这些原始数据，发送回公共云或私有服务器进行存储或处理，需要相当大的带宽、可用性和功耗。在很多工业应用中，尤其是位于偏远地区的高度分散的系统中，不间断向中心服务器发送大量数据是不可能的。 即使企业拥有带宽和足够的基础设施，部署和维护成本也非常高，数据传输和分析还存在大量延迟的情况。关键任务的工业应用必须能够尽快分析原始数据。 为了减少延迟、降低数据通信和存储成本，并提高网络可用性，IIoT 应用正将 AI 和 ML 功能部署到网络边缘，以直接在现场启用更强大的预处理功能。更具体地说，边缘计算处理能力的进步，使 IIoT 应用能利用边远位置的 AI 决策能力。哪家公司有管道管线解决方案？

构建 AIoT 应用的 3 个阶段 2 训练 AI 模型需要在高级神经网络和资源匮乏的 ML 或 DL 算法上进行训练，这些算法需要更强大的处理能力，例如强大的 GPU，以支持并行计算来分析所收集的、经预处理的大量训练数据。训练 AI 模型涉及选择 ML 模型，并根据所收集、经预处理的数据对其进行训练。在此过程中，需要评估和调整参数以确保准确性。有很多训练模型和工具可供选择，包括现成的 DL 设计框架，例如 PyTorch、Tensor Flow 和 Caffe。训练通常在指定的 AI 训练机或云计算服务上而不是在现场进行，例如亚马逊的 AWS Deep Learning AMIs、谷歌 Cloud AI 或微软 Azure Machine Learning 等。哪家公司有智慧营业厅解决方案？国产视频AI盒子

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近年来,通信产品技术突飞猛进，通信产业成为全世界发展速度的产业之一。在中国国内，受益于我国对相关部门与公共安全的重视，以及经济飞速发展带来的大型活动增加，我国专网通信行业保持飞速增长趋势。通信私营有限责任公司企业必须及时掌握行业的新的动态和运营商的新的要求，只有这样才能不断推出新服务，确保在市场竞争中保持优先地位。随着时代的革新,科技的进步,通信产品技术已经成为我们日常生活以及工作中必不可少的一部分,同时我国的通信业也得到了发展。在信息化时代下,通信行业作为一个新兴的科学技术类行业,在具有长远的发展潜力的同时也面临着激烈的竞争。人工智能私营有限责任公司企业发展进入快车道，近两年实现了真正的跨越式发展。预计2018年的主旋律仍将是人工智能技术的产业化落地，将会有更多的传统企业借助AI技术实现智能化转型。拉萨自主研发AI边缘网关

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