建设背景随着全球物联网、移动互联网、云计算、大数据等新一轮信息技术的迅速发展和深入应用，推动产业升级和发展数字经济成为重要发力点。而产业园区作为产业升级转型的重要载体，建设智慧园区的需求高速增长。智慧园区在加强信息基础设施建设的同时，注重创新化、生态化发展，融入低碳管理理念，将新的技术、管理手段、管理平台与园区的创新融合在一起，逐步形成从智慧管理、智慧制造到智慧服务的园区产业格局，从而实现人才及知识的聚集，提升整个园区的运行效率。系统概述智慧园区三维可视化运营指挥中心利用云计算、物联网、互联网、大数据等技术将园区海量信息一网打尽，通过智能化的分析，为园区管理者提供一个可视化的平台，实时了解园区
SkeyeVSS视频融合云平台助力高速公路监控设备一体化随着高速公路里程的快速增长，以及智慧高速的加速推进，高速公路运行可视化监测设备的种类和数量越来越庞大，这对后端设备的运行管理及稳定要求造成了一定程度的挑战。智能化技术的广泛应用与发展，也使得高速公路运维管理难度及成本极大提高。在这样的背景下，能有效缓解高速道路上视频设备检修难、管理难、协调难等痛点的高速公路视频一体化运维系统，备受关注。一、系统介绍高速公路视频一体化运维系统是利用SkeyeVSS视频融合云平台汇聚高速公路多源视频设备，建成场景化的监控管理，将高速公路分散的智能感知设备数据、视频监控数据等统一接入一个平台进行综合性数据分析、
一、前言云端一体化模板是基于Serverless服务构建的一套模板，提供了应用生态常见场景需求的代码实现，开发者可将所需能力快速部署和集成到自己的应用中。二、准备体验最新的远端一体化模板，需要将云模板替换掉。为此，我们需要做一些准备。1.关闭DevEcoStudio，找到DevEcoStudio的安装目录。2.选择如下路径：plugins\harmony\lib\templates\ability。3.找到EmptyAbilitywithCloudDev文件夹，将其删除。并将提供的代码包中的[CloudDev]EmptyAbility.zip解压后放入ability文件夹。4.回到templa
文章目录📕教程说明📕输入数据📕OculusIntegration处理手部数据的推荐流程📕VR中交互的基本概念📕OculusIntegration中的交互流程📕配置一个基本的玩家物体⭐OVRCameraRig⭐OVRInteraction⭐OVRHandPrefab⭐OVRHands⭐OVRLeftHandSynthetic/OVRRightHandSynthetic此教程相关的详细教案，文档，思维导图和工程文件会放入SpatialXR社区。这是一个高质量知识星球XR社区，博主目前在内担任XR开发的讲师。此外，该社区提供教程答疑、及时交流、进阶教程、外包、行业动态等服务。社区链接：Spatial
智慧工地管理平台是依托物联网、互联网建立的大数据管理平台，是一种全新的管理模式，能够实现劳务管理、安全施工、绿色施工的智能化和互联网化。智慧工地源码技术说明1.微服务架构+Java+SpringCloud+UniApp+MySql2.支持多端展示（PC端、手机端、平板端）;3.数字孪生可视化大屏，一张图掌握项目整体情况;4.使用轻量化模型，部署三维可视化管理，与一线生产过程相融合，集成数据后台，统一前端入口，呈现多方项目信息;5.用户PC端、移动端数据同步，依托组件化开发平台。;6.依托数据交互子平台，形成用户多系统间数据融合；7.依托智慧工地平台，满足省、市级住建数据监管要求；8.利用5G及
整体思维导图数据仓库数据仓库是一个面向主题的（SubjectOriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（TimeVariant）的数据集合。数据仓库的主要目标是提供一致、可靠、易于访问的数据，以支持企业的决策制定和分析。它可以帮助企业了解自己的业务、市场以及客户，并提供决策支持和预测分析的能力。数据仓库在商业智能和数据分析领域有着广泛的应用。数据库VS数据仓库OLTPvsOLAP数据仓库分层数据仓库建模数据集市数据集市是一个专门针对特定业务部门或主题领域的数据仓库子集。它集中于存储公司在更大的存储系统中选定的一小部分数据，并且从比数据
从一则用户案例说起某金融用户问，数据库用服务器本地盘性能好还是外置存储好？直觉上，本地盘路径短性能应该更好。然而测试结果却出乎意料：同等中等并发压力，混合随机读写模型，服务器本地SSD盘合计4万IOPS水平，时延竟然高达6ms，回退到机械磁盘时代的水平，而外置存储同样并发压力下30万IOPS，稳定时延在0.2ms。I/O模型TDSQL+本地SSD盘时延TDSQL+外置全闪存存储时延8KB顺序读0.950.198KB随机读6.10.338KB顺序写1.80.328KB混合随机读写-读6.40.28KB混合随机读写-写5.70.25可以看到，单靠先天物理路径上的优势或者硬件资源堆叠，并不能代表一定
降本增效方面，以机器学习团队的构成为例，滴普科技Deepexi产品线总裁柏海峰介绍道：“传统机器学习或者说小模型的技术落地，对人才的要求很高，但企业往往没有意识到这个问题。具体来说，一般需要构建一个综合性的团队即数据科学团队，团队中需要数据开发工程师、BI工程师、商业分析师、数据科学家、算法工程师等岗位，人力成本很高，除了互联网、金融行业的大型企业，传统企业或中小型企业很难组建这样的团队。”人才要求高的原因在于，不同岗位的技能差异非常大，相关工具和技术栈也比较分散，比如在某个具体应用领域的AI模型也是采用不同的算法，数据处理层面的pipeline，很多时候自动化的实现也不够完善。总之，不同的钉
一、Hudi基础能力及相关概念介绍1.1流批同源能力与Hive不同，Hudi数据在Spark/Flink写入后，下游可以继续使用Spark/Flink引擎以流读的形式实时读取数据。同一份Hudi数据源既可以批读也支持流读。Flink、Hive、Spark的流转批架构：Hudi流批同源架构：1.2COW和MOR的概念Hudi支持COW（CopyOnWrite）和MOR（MergeOnRead）两种类型：（1）COW写时拷贝：每次更新的数据都会拷贝一份新的数据版本出来，用户通过最新或者指定version的可以进行数据查询。缺点是写入的时候往往会有写内存放大的情况，优点是查询不需要合并，直接读取效率
一、前端设备实现AI算法主要是基于安卓的布控球实现，已有的算法包括：1）人脸；2）车牌；3）是否佩戴安全帽；4）是否穿着工装；可以支持定制开发 烟雾，火焰等智能识别算法。双T卡，双屏显示，安卓系统AI智能布控球，内置人脸、车牌、安全帽识别、烟火识别、抽烟识别等多种AI识别算法，全方位保障工地安全，https://www.besovideo.com/detail?t=2&i=1076 安霸4K机芯+高通骁龙625-安卓系统H.2654G图传一体化应急布控球，内置小显示屏，可承载客户自有行业APP，可选配支持人脸识别、车牌识别，是否佩戴安全帽识别，烟火检测等各类AI智能算法，与4G单兵执法仪、智能
