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四种软件架构概述

单体架构 分布式架构 微服务架构 serverless架构

  • 2021-04-29
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供应链管理系统总体解决方案

基于中国移动的IT现状和整体业务需求考虑。本应用架构设计采用SAP套装软件支持关键业务功能(如采购,仓库,系统管理)。基于的理由是: SAP 套装软件与应用服务器拥有稳定的核心运行引擎,系统扩张性强,有完善的技术支持。但是由于本身SAP软件的界面友好性较差,与中国移动对于用户体验的需求有所差异,本架构界面采用基于J2EE的规范的Webdynpro For Java技术提供丰富的用户体验与友好的界面。

  • 2021-04-29
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云迁移安全实践.EISS2019.深圳站

云安全的最佳实践:尽职尽责?计划?开发和部署?运维?下线?制定多云供应商战略; 管理访问?识别和验证用户?分配用户访问权限?创建并实施资源访问策略; 保护数据?保护数据免受未经授权的访问?确保关键数据的可用性?防止披露已删除的数据; 监控和防卫?监控云部署资源?分析云和本地监控?与云供应商协调

  • 2021-04-29
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智能制造大趋势,战略关键领域及实锤股梳理!

智能制造可以归纳为三种范式:数字化制造、“互联网+制造”、新一代智能制造(数字化、网络化、智能化)。对于中国这个制造大国来说,全球制造也三分天下有其一,转型智能制造既有外在压力,也有内在动力。

  • 2021-04-29
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智能制造时代,科幻大片式的生活天天过

预计2017年12月月底开通运营的北京地铁线路——燕房线于近日举行了试乘活动。燕房线是中国国内首条完全拥有自主知识产权的、全自动运行的地铁线路,也就是人们常说的“无人驾驶”。

  • 2021-04-29
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智能制造的2个支点

企业信息化没有走上智能化的道路,而是在业务功能软件上打转,停滞不前。面对“信息孤岛”问题,虽然近年来有中台作为解决方案,但是对于中小制造企业而言,花几十万元买软件都很吃力,哪里还有经费再去搭建中台?而且还需花费巨大的链接精力面对“断点成本”被不断放大的问题,本应该从体系化角度规划的信息化被排斥在外。因此,消除科层制需要从公司的顶层设计出发

  • 2021-04-29
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智能制造开启厨电新时代

当前,新一轮科技革命和产业变革与我国加快转变经济发展方式形成历史性交汇,国际产业分工格局正在重塑。2016年4月6日,国务院总理主持召开国务院常务会议,将中国制造2025作为了中国政府实施制造强国战略第一个十年的行动纲领

  • 2021-04-29
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智能制造更要关注制造过程

德国工业4.0的着眼点、关键点是什么?工业4.0要解决的重点问题是什么?它突破方向最有可能在哪里?目前来看,它已经解决了哪些问题?一段时间以来,德国工业4.0与智能制造在全国制造业界引起巨大反响。据闻,在相当一些德国企业尚未清楚工业4.0的情形下,国内舆论宣传与国外相比,甚至更加普遍,声音更加响亮。那么到底什么是工业4.0?它将带给现代中国装备制造业界什么样的影响?在这样的情形下,当前的中国业界如何看待这些问题?应该做些什么?

  • 2021-04-29
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竞争对手分析

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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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异常数据滤波 数据实时监控 数据相关性分析 设备寿命预测 AI 模型训练预测回写 设备包络图分析 设备动态指标分析

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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