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清华大学经济研究所-新质生产力与高质量发展:2024年两会精神解读与宏观经济展望-2024-116页 (1)

新质生产力是创新起主导作用,摆脱传统经济增长方式、生产力发展路 径,具有高科技、高效能、高质量特征,符合新发展理念的先进生产力质 态。它由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催 生,以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的跃升为基本内涵,以 全要素生产率大幅提升为核心标志,特点是创新,关键在质优,本质是先 进生产力

  • 2024-08-05
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清华大学:中国企业数字化转型研究报告2023

技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累,在推进数字技术不断取得新突破的同时,也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。

  • 2024-09-24
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前沿产业发展现状、挑战及机遇系列报告之-长时储能篇

前沿产业 发展现状、挑战及机遇系列报告之-长时储能篇,前沿产业 发展现状、挑战及机遇系列报告之-长时储能篇

  • 2024-08-05
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前沿产业发展现状、挑战及机遇系列报告之可持续燃料篇

前沿产业 发展现状、挑战及机遇系列报告之可持续燃料篇,前沿产业 发展现状、挑战及机遇系列报告之可持续燃料篇

  • 2024-08-05
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企业协同管理解决方案(59页 PPT)

分析流程效率指标,监控流程处理周期和节点处理效率,为优化流程环节,督促流程参与人及时、高效处理任务。

  • 2024-09-24
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企业数字化协同运营管理系统建设解决方案(90页 WORD)

企业管理系统是20世纪90年代以来逐渐成熟起来的一套现代企业管理思想。其基本思想是采用计算机对企业所有资源进行整合集成管理,包括整个企业的采购、库存、生产、销售、财务等全部企业行为,以使企业的各种资源都按计划合理调配,以达到减少浪费,提高企业运行效率的目的。简单的说,ERP就是将企业的三大流--物流、资金流、信息流进行全面一体化管理的管理信息系统。

  • 2024-08-05
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企业大数据智能管理与治理平台项目建设方案(81页 WORD)

城市大数据及大数据中心的运营成果要让决策者、行业用户和社会公众“看得见、看得清、看得懂”,因此需要实现大屏可视化,把区域内的静态和动态数据能够360度完美表现、采用易懂的表现形式和生动震撼的视觉传达,让人更容易记忆、理解和学习,从而实现企业大数据中心运行情况一套图展示。

  • 2024-08-05
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企业产业链协同平台解决方案(52页 PPT)

中国企业管理学家,陈春花老师提出“任何一家公司,都是一个生态系统的一部分,相互依存,否则难以存活,在这个互联时代,企业需要获取整体的力量,需要形成开放与合作的管理模式,让企业更加柔性与灵活。“

  • 2024-08-05
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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