11月9日-10日,2017中国物联网大会首次落地我国重要的物联网产业基地——福州。作为国内物联网领域规模最大、层次最高、影响力最大的行业盛会,本次大会吸引了上万人前来参展交流。锐捷网络携场景化物联网方案精彩亮相,全方位展示了作为中国数据通信解决方案领导品牌的实力和风采。
随着云计算、大数据、人工智能的快速发展,万物互联的时代全面开启。如今,伴随智能设备的普及应用,人们对于网络的需求越来越复杂,万物互联即将引领一场全新的技术革命。在本次大会中,锐捷网络从细分行业的场景应用出发,展示了基于NB-IoT和LoRa的广域物联网智慧城市解决方案、智慧校园、医疗智能输液、婴儿安全以及资产定位、能效监控等新方案,吸引了众多观众的目光。
以“智慧”发力医疗物联网
在物联网技术的助推下,智慧医院、互联网+医疗、移动医疗、远程医疗在医疗行业开始崭露头角,逐步进入实际应用。锐捷网络应势推出医疗物联网解决方案,面向医疗行业应用,通过室内物联网基站、IOTP物联平台,收集和处理各种物联网业务数据,实现对医院人员、资产、婴儿的精准定位和互联,支撑医院婴儿防盗、移动遥测、资产定位等职能化创新业务的发展,构建智能化的医疗健康业务平台,全面提升医疗服务质量。
在资产管理业务方面,锐捷网络推出了资产管理解决方案,通过广域物联网技术解决数据传输的问题,只需少量的基站就能实现全院覆盖。该方案主要由标签、基站、支持第三方接口的物联网管理平台和资产管理业务后台构成,实现了全院级资产管理。
物联应用点亮智慧校园
在教育行业,锐捷网络推出了教育物联网解决方案,将科技创新全方位融入到孩子们的学习、运动、健康和安全中,让老师和家长都能更省心、更放心。
该方案利用最新的物联网技术,通过锐捷网络IOTP物联网平台分析手环采集的考勤、运动、健康、位置和行为数据,为学校提供终端、接入、平台和应用的整体解决方案,有效解决学生安全、学生健康等业务无有效监控预警的问题,从而提升学校教学和管理的效率。
面对繁多且重要的学校资产,锐捷网络将广域物联网和近场物联网结合,重新定义了资产管理。该方案不仅可以通过固定式标签管理可移动的高价值资产,并且可以用电流标签统计各类高价值实验仪器设备的实际利用率。
依托广域物联网技术布局智慧城市
在更广袤辽阔的城市空间,锐捷网络推出了基于NB-IoT和LoRa的广域物联网智慧城市解决方案,重点应用于智慧城市、智能抄表、制造业和电力能源的数据采集控制等场景。具备超大覆盖半径,同时解决了复杂环境或野外环境的建网难题,大幅减少无线通讯网络建设成本。
目前,该方案已经可以在远程抄表、环境数据采集、智慧市政等诸多场景成熟商用,并得到市场和用户的高度认可。在更精准的细分场景里,锐捷网络同样推出了多套各具特色的物联网解决方案,例如针对城市中车位难寻、停车不规范引起交通拥堵问题,推出了智能道路停车解决方案。
全面发力物联网场景化创新成亮点
物联网的发展需要整个行业的共同努力。目前,锐捷网络已经在政府、交通、商贸、酒店、住宅、能源、制造业等多个领域都开展了物联网的方案研究和试点,将技术真正应用到行业并基于场景进行创新,脚踏实地推动物联网发展。
(图:锐捷网络物联网发展战略)
未来,锐捷网络还将继续加大物联网应用创新,将“人、物、网”融为一体,发挥广域物联网和近场物联网各自优势,通过RG-IOTP的统一物联网平台,实现不同物联网协议数据的统一上收,并和各类业务系统实现对接,最终形成一个弹性、可扩展、可持续发展的物联网架构。
好文章,需要你的鼓励
据报道,苹果公司高管已就收购Perplexity AI展开内部讨论。这家总部位于旧金山的公司运营着一款由人工智能驱动的消费者搜索引擎,能够生成自然语言回复而非传统网页列表。Perplexity在最近融资中获得140亿美元估值,月活跃用户超过1500万,每月查询量增长20%。苹果企业发展副总裁已与多位高管讨论此收购想法。
清华大学团队开发了CAMS智能框架,这是首个将城市知识大模型与智能体技术结合的人类移动模拟系统。该系统仅需用户基本信息就能在真实城市中生成逼真的日常轨迹,通过三个核心模块实现了个体行为模式提取、城市空间知识生成和轨迹优化。实验表明CAMS在多项指标上显著优于现有方法,为城市规划、交通管理等领域提供了强大工具。
数据中心防护涂层正成为应对能耗上升和温室气体排放的关键解决方案。随着行业快速扩张带来环境挑战,这些创新涂层技术为平衡数字化增长与环境责任提供重要工具。专业涂层可延长设施寿命、降低维护成本,同时通过隔热涂层、反射涂层等技术优化能效,减少冷却系统负担。未来涂层将与被动冷却技术结合,支持可持续发展目标实现。
MIT研究团队发现了一个颠覆性的AI训练方法:那些通常被丢弃的模糊、失真的"垃圾"图片,竟然能够训练出比传统方法更优秀的AI模型。他们开发的Ambient Diffusion Omni框架通过智能识别何时使用何种质量的数据,不仅在ImageNet等权威测试中创造新纪录,还为解决AI发展的数据瓶颈问题开辟了全新道路。