当前位置: 首页 > news >正文

推进数字园区建设-成都国际数字影像产业园

在当今数字化浪潮的席卷下,数字园区建设已成为推动区域经济发展、提升产业竞争力的关键举措。成都国际数字影像产业园作为数字产业领域的重要项目,以其独特的发展模式和创新实践,在推进数字园区建设方面取得了显著成效,为数字产业的蓬勃发展注入了强大动力。

成都作为中国西部的重要城市,拥有丰富的文化资源、强大的科研实力和庞大的市场需求。金牛区更是成都的中心城区之一,具备良好的产业基础和发展环境。在这样的背景下,成都国际数字影像产业园应运而生,旨在充分发挥区域优势,聚焦数字影像产业,打造国内领先、国际知名的数字影像产业高地。

90d3d0dca82fa92b5ee4ee3181e91538.jpeg

园区以数字影像为核心,致力于构建数字影像创作、制作、展示、交易、培训、孵化等全产业链生态系统。通过整合数字技术、文化创意和产业资源,推动数字影像产业与其他相关产业的深度融合,培育和发展数字影像新业态、新模式,为数字经济的发展提供新的增长点。

园区配备了高速稳定的网络设施,实现了无线网络全覆盖,确保企业在数字影像的采集、传输、存储和处理过程中能够高效、流畅地进行数据交互。同时,园区搭建了云计算平台,为企业提供弹性计算、存储和数据处理能力,降低了企业的 IT 建设成本。企业可以根据自身业务需求灵活使用云计算资源,实现数字化业务的快速部署和扩展。

依托大数据和 AI 分析技术,园区构建了数字业务交易平台。该平台汇聚了数字影像产业的上下游企业,实现了业务资源的精准对接和高效交易。企业可以在平台上发布项目需求、展示作品案例,平台通过智能算法为企业推荐合适的合作伙伴,提高了业务合作的成功率和效率。

941185434b0f437a59a820635fc088db.jpeg

同时。园区围绕数字资产的认证、交易和管理,打造了数字资产交易平台。该平台支持对数字影像作品、版权、IP 等数字资产的在线交易,通过区块链技术实现了数字资产的去中心化认证和交易记录不可篡改,保障了交易的安全性和可信度。

通过园区的建设和运营,园区吸引了数字影像产业链上的各类企业入驻,涵盖了影视制作、动画设计、摄影摄像、后期特效、VR、 AR、数字媒体运营、数字文创等多个领域。这些企业相互协作、优势互补,形成了一个完整的产业生态体系。

未来,成都国际数字影像产业园将继续秉承创新发展理念,不断推进数字园区建设。进一步加大在数字技术研发、基础设施建设、产业生态培育等方面的投入,提升园区的数字化水平和综合竞争力。

相关文章:

推进数字园区建设-成都国际数字影像产业园

在当今数字化浪潮的席卷下,数字园区建设已成为推动区域经济发展、提升产业竞争力的关键举措。成都国际数字影像产业园作为数字产业领域的重要项目,以其独特的发展模式和创新实践,在推进数字园区建设方面取得了显著成效,为数字产业…...

oracle linux8.10+ oracle 23ai安装

介质准备: 数据库23ai https://edelivery.oracle.com 上述网站下载基础版本,本次未使用。 本次是安装了带补丁的版本: Database Release Update 23.6.0.24.10 GoldImage表示带补丁用于直接安装的软件包 查找888.1对应Primary Note for …...

PH热榜 | 2024-12-25

1. Assistive24 标语:为残障人士提供的免费辅助技术 介绍:Assistive24 是一款免费的 Chrome 浏览器扩展程序,可以帮助患有注意力缺陷多动障碍 (ADHD)、阅读障碍 (dyslexia) 和低视力等障碍的用户更方便地浏览网页。它提供语音导航、自定义…...

OpenCV相机标定与3D重建(36)计算两幅图像之间基本矩阵(Fundamental Matrix)的函数findFundamentalMat()的使用

操作系统:ubuntu22.04 OpenCV版本:OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言:C11 算法描述 从两幅图像中的对应点计算基本矩阵。 cv::findFundamentalMat 是 OpenCV 中用于计算两幅图像之间基本矩阵(Fundamental Matrix&#…...

ZLG嵌入式笔记 | 电源设计避坑(上)

产品上量后,通常都会有降成需求。多年来,接触过不少产品降成案例,在电源上下刀过猛,引发了产品偶发性问题,带来了很不好的负面影响。本文将对这些案例进行总结,提供电源设计参考,确保产品降成不…...

.NET能做什么?全面解析.NET的应用领域

.NET 是由微软开发的一个开源、跨平台的开发框架。它不仅支持构建各种应用程序,还能运行在不同的操作系统上,包括 Windows、Linux 和 macOS。自从 .NET Core 的推出,.NET 成为了一个现代化的开发平台,能够满足企业和开发者日益多样…...

初始JavaEE篇 —— 网络原理---传输层协议:深入理解UDP/TCP

找往期文章包括但不限于本期文章中不懂的知识点: 个人主页:我要学编程程(ಥ_ಥ)-CSDN博客 所属专栏:JavaEE 目录 UDP协议 参数解析: 校验和的计算 TCP协议 参数解析: 确认应答机制 超时重传 连接管理 三次握…...

企业如何搭建安全的跨网文件安全交换管理系统

在数字化转型的浪潮中,企业对数据的安全性和流动性提出了前所未有的高要求。特别是在网络隔离的情况下,如何实现跨网的安全、高效的文件交换成为了众多企业迫切需要解决的问题。 这不仅是技术上的挑战,还涉及到企业内部管理流程的优化和安全策…...

2023 年 12 月青少年软编等考 C 语言四级真题解析

目录 T1. 移动路线T2. 公共子序列T3. 田忌赛马T4. 宠物小精灵之收服 T1. 移动路线 此题为 2021 年 12 月四级第一题原题,见 2021 年 12 月青少年软编等考 C 语言四级真题解析中的 T1。 T2. 公共子序列 此题为 2022 年 3 月四级第四题原题,见 2022 年 …...

GDPU Vue前端框架开发 期末赛道出勇士篇(更新ing)

记住,年底陪你跨年的不会仅是方便面跟你的闺蜜,还有孑的笔记。 选择题 1.下列选项用于设置Vue.js页面视图的元素是()。 A. Template B. script C. style D. title 2.下列选项中能够定义Vuejs根实例对象的元素是(&…...

老旧小区用电安全保护装置#限流式防火保护器参数介绍#

摘要 随着居民住宅区用电负荷的增加,用电安全问题日益突出,火灾隐患频繁发生。防火限流式保护器作为一种新型电气安全设备,能够有效预防因电气故障引发的火灾事故。本文介绍了防火限流式保护器的工作原理、技术特点及其在居民住宅区用电系统…...

7.C语言 宏(Macro) 宏定义,宏函数

目录 宏定义 宏函数 1.注释事项 2.注意事项 宏(Macro)用法 常量定义 简单函数实现 类型检查 条件编译 宏函数计算参数个数 宏定义进行类型转换 宏定义进行位操作 宏定义进行断言 总结 宏定义 #include "stdio.h" #include "string.h" #incl…...

4.系统学习-集成学习

集成学习 前言Bias and Variance过拟合(overfitting)与欠拟合(underfitting)集成学习为什么有效?Blending 模型集成Stakcing 模型集成Bagging模型集成Bagging 模型集成算法流程:Boosting模型集成作业 前言 …...

Max AI prompt2:

1,prompt1——总体概览 “请根据以下指导原则撰写文献解读,特别关注作者的研究思路和方法论: 1. 研究背景与目的: 概述文章研究的背景,明确研究的主要目的和研究问题。 2. 研究思路: 详细描述作者如何构建…...

[Unity Shader][图形渲染]【游戏开发】 Shader数学基础8 - 齐次坐标

在计算机图形学中,齐次坐标是一种方便计算和表示几何变换的方式。通过将三维空间中的 33矩阵扩展为 44的形式,可以统一表示平移、旋转、缩放等几何变换操作。在本篇文章中,我们将详细解析齐次坐标的定义及其在图形变换中的应用。 什么是齐次坐标? 齐次坐标的核心思想是通过…...

挑战一个月基本掌握C++(第十二天)了解命名空间,模板,预处理器

一 命名空间 假设这样一种情况,当一个班上有两个名叫 Zara 的学生时,为了明确区分它们,我们在使用名字之外,不得不使用一些额外的信息,比如他们的家庭住址,或者他们父母的名字等等。 同样的情况也出现在 …...

python实现根据搜索关键词爬取某宝商品信息

当程序打开淘宝登陆页面后,需要快速手动登录淘宝,如果服务报错,需要重新登录! pip安装库 pip install pyquery pip install selenium pip install openpyxl # 代码说明:代码功能: 基于ChromeDriver爬取tao…...

Posison Distribution

泊松分布 (Poisson Distribution) 泊松分布是概率论中的一个重要离散分布,描述单位时间或单位空间内随机事件发生的次数,假设事件是独立的且平均发生率是已知的。 定义 泊松分布的概率质量函数 (PMF) 为: P ( X k ) λ k e − λ k ! , …...

2024年最新多目标优化算法:多目标麋鹿群优化算法(MOEHO)求解ZDT1-ZDT4,ZDT6及工程应用---盘式制动器设计,提供完整MATLAB代码

一、麋鹿群优化算法 麋鹿群优化算法(Elephant Herding Optimization,EHO)是2024年提出的一种启发式优化算法,它的灵感来自麋鹿群的繁殖过程。麋鹿有两个主要的繁殖季节:发情和产犊。在发情季节,麋鹿群分裂…...

使用Webpack构建微前端应用

英文社区对 Webpack Module Federation 的响应非常热烈,甚至被誉为“A game-changer in JavaScript architecture”,相对而言国内对此热度并不高,这一方面是因为 MF 强依赖于 Webpack5,升级成本有点高;另一方面是国内已…...

深入剖析AI大模型:大模型时代的 Prompt 工程全解析

今天聊的内容,我认为是AI开发里面非常重要的内容。它在AI开发里无处不在,当你对 AI 助手说 "用李白的风格写一首关于人工智能的诗",或者让翻译模型 "将这段合同翻译成商务日语" 时,输入的这句话就是 Prompt。…...

【kafka】Golang实现分布式Masscan任务调度系统

要求: 输出两个程序,一个命令行程序(命令行参数用flag)和一个服务端程序。 命令行程序支持通过命令行参数配置下发IP或IP段、端口、扫描带宽,然后将消息推送到kafka里面。 服务端程序: 从kafka消费者接收…...

渗透实战PortSwigger靶场-XSS Lab 14:大多数标签和属性被阻止

<script>标签被拦截 我们需要把全部可用的 tag 和 event 进行暴力破解 XSS cheat sheet&#xff1a; https://portswigger.net/web-security/cross-site-scripting/cheat-sheet 通过爆破发现body可以用 再把全部 events 放进去爆破 这些 event 全部可用 <body onres…...

django filter 统计数量 按属性去重

在Django中&#xff0c;如果你想要根据某个属性对查询集进行去重并统计数量&#xff0c;你可以使用values()方法配合annotate()方法来实现。这里有两种常见的方法来完成这个需求&#xff1a; 方法1&#xff1a;使用annotate()和Count 假设你有一个模型Item&#xff0c;并且你想…...

Ascend NPU上适配Step-Audio模型

1 概述 1.1 简述 Step-Audio 是业界首个集语音理解与生成控制一体化的产品级开源实时语音对话系统&#xff0c;支持多语言对话&#xff08;如 中文&#xff0c;英文&#xff0c;日语&#xff09;&#xff0c;语音情感&#xff08;如 开心&#xff0c;悲伤&#xff09;&#x…...

关于 WASM:1. WASM 基础原理

一、WASM 简介 1.1 WebAssembly 是什么&#xff1f; WebAssembly&#xff08;WASM&#xff09; 是一种能在现代浏览器中高效运行的二进制指令格式&#xff0c;它不是传统的编程语言&#xff0c;而是一种 低级字节码格式&#xff0c;可由高级语言&#xff08;如 C、C、Rust&am…...

蓝桥杯3498 01串的熵

问题描述 对于一个长度为 23333333的 01 串, 如果其信息熵为 11625907.5798&#xff0c; 且 0 出现次数比 1 少, 那么这个 01 串中 0 出现了多少次? #include<iostream> #include<cmath> using namespace std;int n 23333333;int main() {//枚举 0 出现的次数//因…...

微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据

微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据 Power Query 具有大量专门帮助您清理和准备数据以供分析的功能。 您将了解如何简化复杂模型、更改数据类型、重命名对象和透视数据。 您还将了解如何分析列&#xff0c;以便知晓哪些列包含有价值的数据&#xff0c;…...

day36-多路IO复用

一、基本概念 &#xff08;服务器多客户端模型&#xff09; 定义&#xff1a;单线程或单进程同时监测若干个文件描述符是否可以执行IO操作的能力 作用&#xff1a;应用程序通常需要处理来自多条事件流中的事件&#xff0c;比如我现在用的电脑&#xff0c;需要同时处理键盘鼠标…...

nnUNet V2修改网络——暴力替换网络为UNet++

更换前,要用nnUNet V2跑通所用数据集,证明nnUNet V2、数据集、运行环境等没有问题 阅读nnU-Net V2 的 U-Net结构,初步了解要修改的网络,知己知彼,修改起来才能游刃有余。 U-Net存在两个局限,一是网络的最佳深度因应用场景而异,这取决于任务的难度和可用于训练的标注数…...