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四川发布促进服务型制造发展实施意见

为深入贯彻工业和信息化部等15部委《关于进一步促进服务型制造发展的指导意见》(工信部联政法〔2020〕101号),及省委、省政府关于推动先进制造业和现代服务业深度融合发展决策部署。 日前,经济和信息化厅、四川省发展和改革委员会、四川省教育厅、四川省科学技术厅、四川省财政厅、四川省人力资源和社会保障厅、四川省自然资源厅、四川省生态环境厅、四川省商务厅、中国人民银行成都分行、四川省市场监督管理局、四川省统计局、四川银保监局、四川证监局、四川省知识产权服务促进中心15个省级部门联合发布了《关于进一步促进服务型制造发展的实施意见》(以下简称《意见》)。该意见围绕构建“5+1”现代工业体系,加快发展服务型制造,推动制造业转型升级和高质量发展。

  • 2021-09-08
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未来制造新模式还面临这些挑战?

制造新模式的最终目的是对生产活动进行高度整合,使系统如同人一样思考和协同工作。与此同时,随着用户多样性需求增多、技术深化、环境恶化,制造新模式的发展也具有多层次不同角度的挑战,如何把握机会,战胜挑战,是制造新模式能否顺利孵化的关键。

  • 2021-09-08
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制造业人工智能8大应用场景

人工智能的概念第一次被提出,是在20世纪50年代,距今已六十余年的时间。然而直到近几年,人工智能才迎来爆发式的增长,究其原因,主要在于日趋成熟的物联网、大数据、云计算等技术。 物联网使得大量数据能够被实时获取,大数据为深度学习提供了数据资源及算法支撑,云计算则为人工智能提供了灵活的计算资源。这些技术的有机结合,驱动着人工智能技术不断发展,并取得了实质性的进展。AlphaGo与李世石的人机大战,更是将人工智能推到了风口浪尖,引爆了新一轮的人工智能热潮。

  • 2021-09-08
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企业数字化转型常见痛点剖析

开展数字化转型,首要任务就是要制定数字化转型战略,并将其作为发展战略的重要组成部分,把数据驱动的理念、方法和机制根源于发展战略全局,围绕企业总体发展战略提出的愿景、目标、业务生态蓝图等大的战略方向,系统设计数字化转型战略,提出数字转型的目标、方向、举措、资源需求等。

  • 2021-09-08
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云原生平台

未来的十年是云计算的黄金十年!而传统云计算(IaaS)已经完成上半程的竞争,下半场是云原生、AI以及边缘计算的主场地,云原生是为云而生的新一代应用和资源架构模式,进一步释放企业研发成本的同时,带来业务的高复合 增长。随着企业越来越依赖数字化,开发者的话语权越来越重要,未来十年一定是面向应用的云计算场地,同时云 计算越来越开始触达业务现场,将算力卸载到客户业务现场,使得万物互联成为可能,使得业务更加智能,同时也 触发了新的数据处理架构出现,完美知识的时代再悄悄来临!一眼望去一片欣欣向荣的局面。

  • 2021-09-08
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打造全流程智能纺纱新模式

智能工厂总体规划设计、智能纺纱3D可视化仿真系统、企业资源与协同管理系统、智能工厂运行管理系统、智能制造装备创新集成系统、智能工厂工业互联网架构。形成了从接受订单开始、到产品设计、工艺、制造、检测、物流等生产全周期和环节的全流程智能化应用。实现全业务的数字化、信息化、智能化集成与协同。通过打造全流程智能纺纱工厂,探索和实践有效的智能纺纱经验和智能工厂复制标准,树立行业标杆,实现全流程智能纺纱工厂新模式示范和推广

  • 2021-09-08
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美团企业信息安全技术架构

大数据时代,由于网络活动的随意性、不确定性,用户隐私保护的难度越来越大,为此政府相关部门正在不断完善法律法规,加强监管力度。而作为为用户提供服务的主体,企业也应承担相应监管责任,为保护用户信息安全贡献力量。作为每天响应数亿用户需求的互联网公司,保障用户信息安全是美团点评最为核心的工作之一。美团点评自成立以来,严格遵循相关法律法规和监管部门的要求,从组织结构保障、优化安全管理体系、提升安全防护技术水平、积极通过安全测评等方面形成了完善的安全管理机制。

  • 2021-09-08
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浙江移动AIOps实践

智能运维(AIOps-Algorithmic IT Operations基于算法的IT运维)是人工智能技术在IT运维领域的运用,引用Gartner 的报告的一段话“到2020年,将近50%的企业将会在他们的业务和IT运维方面采用AIOps,远远高于今天的10%”,最近2-3年智能运维的概念随处可见,各大互联网公司、传统IT公司、金融业等都在谈他们的智能运维设想,同时也有人谈AI色变,觉得人工智能只是一个愿景,要落地很难。其实AI已经不是一个新的概念了,百度、微软、谷歌等公司早就在10几年前开始自己的人工智能布局了,到现在均已成为人工智能行业的领跑者了。

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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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