西方舆情监测新动向  内容精选
  • 度能综合能源服务平台_能源服务

    解决客户差异化供热策略以及二网不平衡痛点,实现400余座换热站以及4万余个户端的数字接入,通过一站一模型、一站一策略为客户节约5%-10%的供热量 企业接入步骤 产品动态 度能已累计服务客户超200家 联盟成立 百度ABC+IOT能源联盟正式成立 2018.10.13 产品发布 度能正式诞生 2018.11.01 项目落地 首例能源管理项目山西综改区智慧能源平台落地 2019.02.05 服务上

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  • 物联网可视化设计_可视化云端开发平台

    应用展示 工业水泵系统组态 百度AI多人体温监测实时统计 电力大屏展示 换热站远程监控系统 金融行业数据可视化 电力大数据展示 工业水泵系统组态 百度AI多人体温监测实时统计 电力大屏展示 换热站远程监控系统 金融行业数据可视化 电力大数据展示 工业水泵系统组态 百度AI多人体温监测实时统计 电力大屏展示 可视化设计流程 设计仪表盘 在“画布”页面中,拖拽编排可视化组件,或者通过直接的模板套用,完成仪表盘展示页的设计

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西方舆情监测新动向  更多内容
  • 度能综合节能解决方案

    度能综合节能解决方案 基于AIoT技术有效监测、分析和管理碳排放,覆盖能源生产、管控、用能三大环节,打造能源数据感知、能源优化服务、能源综合管控的全链条闭环服务体系,提高能源利用效率,利用采集的大量数据辨识和分析能效优化改进机会点,助力“减碳”大计。

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  • 词法分析_词法分析技术-百度AI开放平台

    w 词汇详情 词汇: 现在 词性: 时间 实体识别: 时间 专名识别 时间 机构名 应用场景 语音指令解析 多轮交互式搜索 法律术语识别 新闻人物信息提取 品牌舆情信息提取 语音指令解析 以分词和词性标注为基础,分析语音命令中的关键名词、动词、数量、时间等,准确理解命令的含义,提高用户体验 合作案例 技术特色 粒度更灵活 模型既保证了基本词汇的原子性,又保证了大粒度词汇,对领域新词、专有名词的识别尤其有效

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  • 人体检测与属性识别_人体检测识别-百度AI开放平台

    name : 黑 } }, location : { score : 0.3063730895519257 , top : 222 , left : 430 , width : 54 , height : 68 } } ], log_id : 1886963889735877600 } 应用场景 安防监控 识别人体的性别年龄、衣着外观等特征,辅助定位追踪特定人员;监测预警各类危险

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  • 智能视联网平台EVS

    立即开通 价格详情 产品手册 帮助文档 热门资源包 产品功能 产品优势 应用场景 解决方案 客户案例 视频介绍 文档与工具 相关产品 全新发布 新鲜资讯 交通视联网一体机助力高速收费智能化管理 功能上 支持通用抽帧盒子、精准客流智能分析盒子接入、分析和管理功能 品牌视频 2分钟快速入门智能视联网平台 热门解决方案 智慧零售 视联网数字化门店智慧零售方案上线 智慧交通 高速公路视联网平台,实现高速公路可控

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  • 时序时空数据库TSDB_时序数据存储_时序数据库实例

    兼容MySQL协议,OGC标准空间计算函数及数据格式 应用场景 工业设备运行监测 互联网业务运维监控 无人驾驶 场景概述 各种物联网设备通过百度智能云天工物联网平台接入上云,设备的状态数据实时高效写入到时序数据库中 我们能提供 解决面向大量设备产生的高频监测数据的存储性能瓶颈问题,有效支撑设备运行监测、数据统计、态势分析、模拟预测等业务应用的开发。

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  • 智能运维平台_一体化运维管理_运维服务_云运维

    产品架构 面向混合云架构、大规模数据中心复杂运维环境,采用化繁为简的设计理念,提供了多维度立体化运维监测管理服务。

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  • jiuzhoucitybrain

    不断提升内部办公、机关事务管理等方面共性办公应用水平,持续提高机关运行效能 应用场景 一网统管 一网通办 一网协同 我们为您提供 智能动态驾驶舱 从少数高频场景、固定指标进行事件静态分析转变为按指令动态生成洞察分析结果 城市热点洞察 根据网络热图定位舆情事件、一键梳理舆情事件脉络、并给出合理的处置建议、生成舆情报告 事件研判中枢 沉淀事件处置知识,动态生成决策指引,辅助基层人员,让每个人都成为有经验的研判专家

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  • [AI行业案例]-NLP助力打造智能舆情监测

    使用产品 短文本相似度 情感倾向分析 评论观点抽取 支持与交流 AI社区 教学视频 文档中心 SDK下载 NLP助力打造智能舆情监测 价值成果 接入百度自然语言处理技术的短文本相似度、评论观点抽取、情感倾向分析等接口后,能实时分析采集到的文本数据,输出多维度可视化数据,使客户公司由原来每天6人负责手工收集、分析总计2万条新闻评论的低效工作,提高到每天只需1人使用系统即可收集、分析约10万条评论内容,

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