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这是《Git 仓库蒸馏术:从代码仓库到 OpenClaw 虚拟人》系列的第 7 篇。前几篇我们蒸馏了"文档"和"知识",这一篇蒸馏"智慧"——。如果说知识摘要是"知道什么",那模式库就是"知道怎么做"。
广东老旧小区数字化改造进入信创强合规阶段,2027年起财政/国企项目将实行全链路国产化适配一票否决制。针对设备杂、系统旧、预算低、合规难等痛点,华奥系科技推出四层全栈国产化方案:1)硬件层通过国产采集器利旧存量设备;2)系统层适配国产操作系统;3)数据层采用加密国产数据库;4)应用层提供自研数字孪生平台、AI智能体及适老化小程序。该方案以轻量化改造实现信创合规与智慧升级双达标,破解传统改造高成本、
智慧园区数字孪生,是以建筑、道路、管网、设备、人员和业务流程为对象,融合GIS、BIM、IoT、视频、业务系统与AI算法,构建与真实园区持续同步的数字化映射。智慧园区数字孪生的核心作用,是把安防、能源、设备、通行、资产和物业等分散数据映射到统一数字空间,形成“实时感知—分析判断—事件处置—结果反馈”的运营闭环。能够分析、推演并驱动业务处置,才更接近真正的智慧园区数字孪生。智慧园区数字孪生、数字孪生
本文介绍了Unity开发中的三个关键技术点:1) 解决物体朝向问题,通过LookAt方法配合摄像机前向轴调整;2) Cursor类的使用,包括鼠标指针的显示/隐藏、锁定状态设置和自定义外观;3) 新输入系统的实现方法,详细解析了CameraController脚本,涵盖移动控制、视角旋转、输入事件处理等核心功能。文章对比了新老输入系统的差异,突出了新系统在可视化配置、跨平台支持和事件驱动方面的优势
本文介绍了电动车重识别任务中数据清洗的两个关键脚本:ocr.py和clean_same.py。针对真实监控场景中常见的车牌识别错误、追踪ID混淆等问题,作者提出利用Qwen视觉大模型进行车牌复核的OCR方案,以及基于预训练残差网络的物理特征比对方法。文章详细展示了ocr.py的核心实现,包括图像OCR识别、编辑距离校验、自动清理和断点续传等功能模块,强调在噪声数据上训练前必须进行严格的数据清洗,避
本文分享了使用AI辅助前端开发,通过自然语言描述快速生成科幻风格智慧城市3D数据大屏的实践过程。作者仅用一句话Prompt,AI便在10分钟内生成了包含3D城市场景(建筑群、粒子系统、光照效果)、数据面板和交互功能(拖拽、点击、视角切换等)的完整代码,总代码量约800行。相比传统开发需3-5天,AI大幅提升了效率。文章详细拆解了开发步骤、工具选择(Claude Code、DeepSeek API、
通过数字化资源整合与共享、智能化服务与管理、个性化定制与精准营销以及跨界融合与创新发展等重点方向的推进,智慧文旅将不断提升服务质量和效率,满足游客多样化、个性化的旅游需求,为文化产业的创新发展和旅游业的转型升级贡献力量。通过语音识别、图像识别等技术,实现与游客的互动交流,解答游客疑问,提升导览服务的趣味性和实用性。】,其推出的《智慧文旅解决方案大合集》,以海量内容及全流程覆盖的资源体系,成为当前智
国产大模型实现里程碑式突破,百度文心大模型文本能力位列全球第二。其与数字孪生技术的深度融合,正在智慧城市与工业仿真领域引发深刻变革。在智慧交通方面,实现了拥堵的智能研判与快速调控;在工业制造中,助力企业实现综合能耗降低15%以上,运维成本降低30%。凡拓数创等企业通过FTE数字孪生引擎与AI 3D技术,为技术融合提供全链条支持,推动城市治理从被动响应转向主动干预,工业制造向预测性维护与产线优化升级
依托图扑数字孪生搭建智慧充电桩管理平台,以三维场景复刻充电站布局,实时呈现每个充电桩的运行状态 —— 充电功率、接口类型、空闲时长等数据动态更新,用户可通过界面直观查询可用设备,一键导航抵达。系统联动电网负荷数据,智能调度充电时段,在用电低谷自动引导车辆充电,既缓解电网压力,又降低用户成本。当设备出现故障,平台即时定位异常充电桩,推送维修工单并同步显示替代设备,减少用户等待时间。从用户体验优化到电
智慧校园生态建设面临需求多元化、资源不足、安全监管等挑战。新中新一卡通提出"标准化整合+协同运营"模式,通过统一硬件标准、构建增值服务生态、金融协同方案和双联盟机制,实现服务与管理平衡。实践表明该模式能提升服务满意度至92%,降低管理成本30%,形成高校、企业、师生三方共赢。典型案例显示,某985高校通过智慧点餐系统一个月服务超5400人次,验证了生态协同模式的有效性。未来智慧
Ploy3D 插件为 Unity 开发者提供了一套高性能、跨平台的 Web 界面支持方案,让前端生态的灵活性与 Unity 3D 的引擎实力良好结合。
2. 本接口为WebServiceAPI的形态,是基于HTTPS/HTTP协议的数据接口,开发者可以使用任何客户端、服务器和开发语言,按照接口文档构建HTTPS请求,调用并获取计算结果(支持JSON结构),详细请参考。地址纠正补全服务对输入地址的行政区划、路名、路号进行纠正或补全,使得地址更标准完整。咨询(工单中请写明申请接口及URL、key、应用场景详细描述)。1. 如需试用或购买,请先进行。
在社区管理向数字化、智能化升级的浪潮中,HT for Web 前端可视化技术构建起覆盖社区全场景的数字孪生智慧社区解决方案。该方案以 WebGL、Canvas 为技术基底,通过 WebSocket/HTTP 数据对接能力与 JavaScript 脚本驱动,实现社区各子系统的三维可视化整合与动态数据交互,彻底打破传统社区 “孤岛式” 管理壁垒,为社区数字化转型提供技术支撑。
摘要:零碳园区数据融合体系正从基础互联迈向智能协同新阶段。通过AI大模型实现数据自动化处理与减排策略生成,结合数字孪生技术构建虚实互动的决策闭环。体系突破园区边界,形成能源-生产-交通-建筑全场景协同及跨区域数据共享,并运用隐私计算和区块链保障数据安全。标准化建设推动行业互通,数据产品化创造经济价值。未来将以智能中枢角色支撑零碳园区规模化发展,为双碳目标实现提供核心驱动力。
《中国智慧园区行业发展白皮书》聚焦新质生产力背景下行业发展全貌,多维解析智慧园区的现状、技术、竞争与趋势。当前行业已迈入 AI 赋能的 5.0 阶段,以物联网、数字孪生、AI 大模型为核心技术支撑,形成 “智能化、数字化、生态化” 发展格局。2024 年建设投资规模达 1780 亿元,国家级经开区与高新区 GDP 合计占全国 26%,成为区域经济核心引擎。白皮书还预判绿色低碳、场景精细化、与智慧城
摘要:BVS-AI安全助手是一款应用于工地安全管理的智能视频分析设备,通过边缘计算技术实现7×24小时自动监测,精准识别安全帽/安全带穿戴、危险区域闯入等数十类风险。产品针对高空作业、出入口管控等八大场景痛点,提供实时预警功能,变被动监控为主动预防。系统采用软硬件一体化设计,支持多模态分析,准确率超90%,可快速部署。该方案有效解决传统监管盲区,实现从"人防"到"技防
项目搭载AI智能问答模块,用户可实时查询黑土地相关问题。系统内置海量知识库,涵盖黑土流失原因(如水土流失、有机质衰减)、土壤特性(黑色腐殖质表层、高肥力)等专业内容,通过拟人化交互界面降低知识获取门槛,助力农户与研究者快速掌握保护要点。保障粮食安全:黑土肥力居各类土壤之首,是我国重要粮仓的核心载体,其保护直接关系到粮食产量稳定与国家粮食供给的战略安全。维护生态平衡:黑土区生态脆弱,保护可遏制水土流
信创云规划设计建设方案,新型智慧城市解决方案,医疗信息化中台技术架构方案,智慧消防建设规划方案,智慧校园技术方案,智慧医疗技术方案,智慧园区管理平台建设方案,智慧政务大数据整体技术解决方案,SRM系统解决方案,固定资产管理系统建设方案,工单管理系统建设方案,大数据管理平台技术方案,GIS地理信息服务平台建设方案,设备管理系统建设方案,远程抄表管理方案,BIM建模建设方案,数字孪生物联网云平台建设方
调研资料-项目详细调研报告编写规范V1.0.doc调研资料-项目详细调研大纲编写规范V1.0.doc调研资料-项目详细调研计划编写规范V1.0.doc软件需求规格说明需求规格说明.docx概要设计2.docx概要设计说明书,docx详细设计说明书,docx连。数据库设计说明书.doc系统代码编写规范.docx阿里巴巴Java开发手册v1.2.0.pdf7接口设计说明书,docx软件售后服务方案模板
园区系统,采用微服务架构(SpringCloud)和前后端分离技术(Vue3+SpringBoot3.2),支持多端适配。系统融合物联网、人工智能等技术,提供人脸门禁、智慧停车、工单报修等核心功能,覆盖资产管理、OA办公等业务场景。技术特点包括:支持多种数据库、消息队列和云服务集成,采用SpringSecurity实现权限控制,集成主流第三方登录和支付。系统提供移动端审批、公告、报修、抄表等功能,
《AI赋能教育研究报告》揭示了人工智能技术在教育领域的应用框架与实践路径。报告提出"基础支撑-关键技术-教育应用"三层架构,详细拆解了大模型、知识图谱、计算机视觉等技术在教育场景的落地逻辑。通过15个典型案例,展示了作文批改、智能巡考等场景的技术难点与解决方案。报告指出教育大模型轻量化、多模态交互和边缘计算将成为未来技术发展方向,为开发者提供了从基础学习到场景实践的完整路径。这
某中心云服务赞助了本次挑战赛,并为参赛者提供了数据准备、处理以及模型训练、部署和测试所需的资源。
该模型覆盖全省,包括台北、新北、高雄等6个直辖市,基隆、新竹、嘉义3个县级市,以及澎湖、金门等13县,为智慧城市、国土空间规划、生态环境保护、交通管理、应急防灾等领域的宏观规划与微观管理,提供统一、连续、要素完备的高精度空间底座。本次发布的核心是LOD1.3语义模型,同时,我们已成功将台湾省全域的倾斜摄影实景三维模型(OSGB格式)与城市信息模型(CIM模型)数据整合入库, 为构建更丰富、更智能的
传统城市管理正面临信息分散、决策滞后、可视化弱三大痛点,而智慧城市综合管理平台的出现,正以"一屏观全域"的优势重塑城市治理模式。未来,随着数字孪生、AI大模型等技术融入,平台将实现从"看见"到"预见"的跨越,真正成为智慧城市的"大脑"。以某市平台为例,通过多源数据融合技术,整合了12个部门的87类数据,包括视频监控、传感器数据、业务系统数据等。大屏左侧为数据统计区,中间是地图展示区,右侧为图表分析
Cesium的用户AERO AI的联合创始人兼首席执行官Osarodion Victory Igbinobaro表示:“基于无人机图像生成摄影测量、点云和高斯泼溅的 3D Tiles 瓦片数据,同时无缝流式传输到网络,并对点云进行分析,是重大的里程碑式成就。通过整合iTwin和Cesium的功能,我们正在为建成环境和自然环境创建开放的平台,为基础设施专业人士提供在现实世界环境中开展设计、建造和运营
数据平台:支持多模态数据全生命周期管理,包括数据获取(如胶囊导入、OBS 导入)、加工(清洗、打标)、合成(问答对生成、指令泛化)及安全管控(血缘追溯、加密传输),提升数据处理效率与合规性。AI 模型平台:集成模型训练(支持 LoRA 微调、强化学习)、压缩(量化技术降低推理资源占用)、部署(云边协同)及评测(可视化结果展示)全流程能力,适配 NLP、CV 等多领域需求。提供国产化算力支撑,采用
1、建立知识管理的人员组织结构、明确人员岗位职责;2、建立知识获取、收据、分类、归档、共享的机制和流程,保障持续运行;3、建立有效的激励、考核制度,知识可被有效管理和持续积累更新;4、建立专家库,对知识的建立与实际业务对应的知识分类进行审核;
AI大模型在智慧城市11个行业的应用场景人工智能是当今科技领域最前沿的课题,更是新一轮科技革命的重要代表之一。从AlphaGo Zero通过自我学习碾压“AI前辈”AlphaGo,到百度智能无人汽车成功上路、苹果手机开启新的刷脸认证方式……而最近,一款名为ChatGPT的人工智能技术驱动的自然语言处理(NLP)工具火爆全球,自2022年11月30日上线至今,短短两个月内,ChatGPT便获得
Worker 节点:3 台(通用)+3 台(GPU,AI 场景),8 核 CPU+32GB 内存 + 500GB 数据盘;Control 节点:3 台,16 核 CPU+16GB 内存 + 500GB 数据盘;存储节点:4 台,4 核 CPU+16GB 内存 + 3TB 数据盘(Ceph);启动脚本(save as start-middlewares.sh,按需修改密码)本地存储(OpenEBS)
国家层面正加速构建智慧城市标准体系,例如《城市全域数字化转型城市数字更新建设指引》国家标准将首次界定城市数字更新定义,构建“1+N”标准体系,解决当前行业缺乏系统性规范的问题。未来将深度融合物联网、数字孪生、AI大模型等技术,构建“八网联动”数字生态体系(如设施网、数据网、业务网、知识网等)。总结:未来智慧城市将呈现“政策标准化、技术知识化、场景系统化、安全可信化、治理人性化、产业融合化”六
云创智城通过"AI+能源"双轮驱动,已服务全球30余城市,处理真实交易超1000万笔。"未来,云创智城将继续深化与DeepSeek的合作,以中国方案推动全球停车充电行业向更高效、更绿色的方向演进。在深圳某商圈,系统通过错峰共享机制,将充电车位利用率从60%提升至92%,单月增加收益超50万元。基于DeepSeek的视觉识别技术,系统自动识别"僵尸车"、异常占位等行为,实时推送预警信息。在武汉光谷示
知识图谱是一种结构化的、语义化的知识表示方式,能够帮助计算机理解和处理人类语言。它通过将现实世界中的实体(如人、地点、组织、事件等)及其之间的关系以图的形式进行表示,从而构建一个大型的、半结构化的、面向主题的、多模态的知识库。
智慧城市一体化平台通过云-边-端协同架构,整合物联网、AI、数字孪生等技术,实现城市全要素智能化管理。其核心功能包括数据治理、智能决策和数字孪生仿真,应用场景涵盖精细化管理、民生服务和产业升级。技术创新方面引入AI大模型、全固态电池和量子加密等前沿技术,推动城市治理从经验化向智能化转变,提升交通效率、应急响应等关键指标30-50%。该平台正成为城市数字化转型的核心支撑系统。
本推文介绍了一个新颖的时空LLM框架UrbanMind。针对城市动态预测中多方面数据融合和分布偏移的关键问题,通过Muffin-MAE、语义感知的提示策略和测试时自适应机制,实现了对交通指标的精准预测。实验证明,该框架在零样本和标准预测场景下准确性和泛化能力提升明显,为复杂的城市时空数据挖掘提供了强大的解决方案。
本文仅为加油站烟雾检测数据集构建与应用的一个概览,实际研究与开发过程中还需根据具体情况进行深入探索和优化。希望本文能为相关领域的研究者提供有价值的参考和启发。