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工业软件行业深度研究报告:大水养大鱼,工业软件行业腾风起

行业空间广阔,市场需求旺盛,大水养大鱼,为国内工业软件企业提供广阔发展空间。工业软件大致可分为设计研发、信息管理、生产控制管理、工业嵌入式软件和工业集成平台五大类。2019年国内市场规模约2000亿元,未来几年增速维持约16%,达全球市场增速的三倍以上。

  • 2021-06-23
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华泰计算机:工业软件+研究框架

全球经济长期疲弱,各国政府希望高科技产业带动全行发展走出低谷。,各国政府希望高科技产业带动全行发展走出低谷。各国政府希望高科技产业带动全行发展走出低谷,各国政府希望高科技产业带动全行发展走出低谷。,各国政府希望高科技产业带动全行发展走出低谷,各国政府希望高科技产业带动全行发展走出低谷。,各国政府希望高科技产业带动全行发展走出低谷。

  • 2021-06-23
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联通助力工业企业数字化转型

2018.3 出台《广东省深化“ 互联网+先进制造业” 发展工业互联网的实施方案及配套政策措施》计划3年推动超过1万家规上工业企业实施数字化、网络化、智能化、服务化改造,推动20万家中小工业企业 “上云用云”计划3年财政投入20个亿,促进工业互联网基础设施建设,营造行业生态

  • 2021-06-23
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第4章4.1-4,2-物联网感知层安全与RFID安全

物联网感知层在整个物联网体系中处于最底层,是实现物与物相连的基础,犹如伸向外部世界的人类远程神经末梢。随着物联网的飞速发展,越来越多的感知层技术考试涌现,感知的广度和深度也在不断扩大和延伸。

  • 2021-06-23
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一种基于POI大数据的城市核心区识别方法_康翔

城市核心区在城市功能的发挥中扮演着重要的角色,多核心式城市结构已成为一种重要的城市空间模式,但目前对于城市核心区识别研究却较为缺乏,快速而准确地提取城市核心区对于管理者进行精细的管理与规划有重要意义。研究提出一种基于兴趣点大数据(Point of Interest,POI)的城市核心区识别方法,结果发现应用该方法成功识别了案例城市的核心区,提供了其空间范围,对于城市核心区结构也有很好的探测效果。另外,通过相关检验证明了识别结果的合理性与可靠性。与传统研究不同的是,该方法可以提取城市核心区范围,并且方法简洁。研究结果表明:这种基于POI大数据的城市核心区识别方法能准确定位城市核心区位置,为日后城市规划与城市精细管理提供有价值的空间位置参考信息。

  • 2021-06-23
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基于电力大数据的工业用户营商环境优化_陈明

作为工业大国,工业用电占我国电力消费的60%以上,为进一步优化工业用户营商环境,激发市场主体活力,以工业用户历史用电数据为数据源,结合现有云平台系统Spark内存批处理的大数据处理框架,建立工业用户电力运营成本分析优化模型。分析工业用户历史负荷情况,依据算法预测出其未来一年的负荷,将现有电价规则训练为电价分析模型,代入工业用户未来一年的负荷情况,可得到该工业用户最优的变压器配置和电价策略。科学分析工业用户电力运营成本,制定优化方案,可切实帮助用户降低企业用电成本,解决企业受电成本虚高问题,实现由被动服务向主动优质服务转变。

  • 2021-06-23
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基于大数据技术的饲料企业营销竞争力评价模型构建研究_蒋良骏

大数据技术作为企业发展的关键引擎,可推动饲料企业走向智能化、精确化时代。文章立足于大数据技术,选取7个二级指标与18个单项指标,构建饲料企业营销竞争力评价模型。在此基础上,通过筛选沪深两地11家上市饲料企业样本,深入评价企业营销竞争力。结果表明,饲料企业内部指标对营销竞争力影响最大,即隐性营销竞争水平较高;外部指标对营销竞争力影响次之,说明显性营销竞争水平稍差。大数据技术对于饲料企业营销竞争力提升发挥着支撑作用,是筑牢企业核心竞争力的关键因素。

  • 2021-06-23
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大数据时代开源情报的知识危机与应对策略_赵宁

大数据时代,信息过载、信息噪声和信息迷失给开源情报工作带来相应的负面影响,解决因知识的局限性造成情报失察、决策失误的开源情报"知识危机",有利于海量信息分析生成准确、有效的开源情报,推动知识经济发展。[方法/过程]通过开源情报的知识链流程模型建立与分析,提出提高知识获取效率、知识完备性检验共治、知识共享存储获取的策略和可行性分析。[结果/结论]从开源情报的知识链管理视角提出缩短知识形成链条、减少偏见错误、有序化知识的应对思路,使得开源情报全面、高效、可利用性强,为开源情报工作完善发展提供信息治理和情报组织管理的借鉴。

  • 2021-06-23
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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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