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智慧博物馆信息化建设平台方案(66页 PPT)

基于BIM、GIS、矢量图、平面图等多种展示方式,将智能化设备设施统一集成管理,通过图形化集中呈现,提供一个高效、精准、有序的管理界面。 可视化电子地图:可直观看到各系统设备位置及点位参数,监测设备状态并进行相应远程控制;

  • 2021-06-04
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赛迪发布《6G全球进展与发展展望白皮书》

自上世纪80年代以来,移动通信基本上以十年为周期出现一次迭代升级,随着全球5G网络规模化商用步入快车道,针对6G研发的战略性布局已全面拉开帷幕。目前,全球多个国家和地区、国际组织以及学术界、产业界均开展了6G研究。我们判断,未来3-5年将是6G研发的关键窗口期。 总体而言,全球范围内6G的研究仍处于起步阶段,整体技术路线尚不明确,目前主要在6G愿景目标、应用场景、基本指标、潜在关键技术等方面的研究取得了一定进展。从目前的研究看,6G总体愿景是基于5G愿景的进一步扩展和升级。针对5G在信息交互方面存在的空间范围受限和性能指标难以满足某些垂直行业应用的不足,6G将具有更加泛在的连接、更大的传输带宽、更低的端到端时延、更高的可靠性和确定性以及更智能化的网络特性。 赛迪智库发布的《6G全球进展与发展展望白皮书》,从全球各国6G战略布局、行业龙头企业研究、潜在关键技术、应用场景的最新进展以及面临的形势及挑战等方面展开论述,并提出加快推进我国6G研发的相关建议。

  • 2021-06-04
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《腾讯5G生态应用白皮书》腾讯5G生态计划

《腾讯5G生态应用白皮书》是腾讯5G生态计划联合腾讯研究院共同出品的5G生态应用深度报告,在基于腾讯生态开放的发展战略之上,从5G发展现状、商业应用及创新能力的价值梳理,到5G生态构建上的布局策略,再到12大5G应用场景能力引入的具体分析,通过不同维度,深度解析腾讯在5G上的探索与实践。

  • 2021-06-04
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2021中国智适应教育行业白皮书

“智适应教育”是教育行业演进至今的重要成果,它是指基于人工智能、大数据分析等智能技术,结合大量用户数据,针对个体学习过程中的差异性提供适合个体特征的教育形式,从而为学生提供个性化的学习体验,推动真正的“因材施教”教学理念落地。

  • 2021-06-04
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正确认识数字化转型

当前,数字化转型已进入到关键时期,所有企业将数字化转型按下快进键,正确认识数字化转型是数字化转型成功的关键。无论如何,我们必须有一个明确的共识,那就是数字化转型不仅仅与技术有关,实际上更是一种新的经营方式的转变,一种新的企业模式。

  • 2021-06-04
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世界主要国家产业数字化转型举措

美国是全球最早布局数字化转型的国家,多年持续关注新一代信息技术发展及其影响,奠定了其数字化转型的领先地位。近年来,美国进一步聚焦大数据和人工智能等前 沿技术领域,先后发布《联邦大数据研发战略计划》《国家人工智能研究和发展战略计划》 《为人工智能的未来做好准备》《美国机器智能国家战略》,构建了以开放创新为基础、以 促进传统产业转型为主旨的政策体系,有效促进了数字化转型的发展进程。为引导实体 经济复苏,金融危机后美国进行再工业化,先后发布《智能制造振兴计划》《先进制造业 美国领导力战略》,提出依托新一代信息技术等创新技术加快发展技术密集型的先进制造 业,保证先进制造作为美国经济实力引擎和国家安全支柱的地位。

  • 2021-06-04
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华为行业数字化转型方法白皮书

数字化转型势在必行,这已成为所有企业CIO的共识。但在现实中,很多数字化转型计划还是陷入重重困难,其原因大多在于企业内部对数字化转型的认知还不够透彻。尤其是对于那些业务正处于发展和上升期的公司,各个部门的负责人往往认为:我的业务很好,为什么要变?直到现在,同样的问题依旧在困扰着不少CIO。

  • 2021-06-04
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基于管理画像的数字化转型方法初探

古代战场统帅领兵,运筹帷幄之中而决胜千里之外,靠的是知己知彼和对瞬息万变战场态势的把握,以及根据信息及时正确的决策。现代商场如战场,随着企业流程标准化、自动化、信息化的发展,特别是敏捷和精益等管理思想和方法的不断完善,极大提升了企业的管理能力和手段。随着企业数字化转型时代的来临,现代企业管理面临更大的挑战,如何根据企业流程作业和管理数据,利用企业最大范围内能获得的资源,通过及时、有效地智能辅助决策、监控管理过程并达成企业的战略目标。 本文从解决上述企业所面临的挑战和问题触发,提出一套系统的企业数字化转型实施方法,从战略到战术、从执行到绩效、最大资源、智能决策、过程控制,解决企业数字化转型中遇到的问题。

  • 2021-06-04
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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