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智能制造的三个基本范式

广义而论,智能制造是新一代信息技术与先进制造技术的深度融合,贯穿于产品研发、制造、服务全生命周期的各个环节及相应系统的优化集成,实现制造的数字化、网络化、智能化,并不断提升企业的产品质量、效益、服务水平,推动制造业创新、绿色、协调、开放、共享发展。

  • 2021-04-28
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白小勇.CipherGateway产品安全实践与塔防模式探索

? 企业部署使用CG业务应用安全网关后,其商业秘密数据只要离开企业就会被加密处理,数据以密文形式存储在云端服务器。 ? 密钥始终在企业侧、并由企业自己掊控,确保了企业的数据掊控权。 ? 能够保证用户照常使用云应用的各项原生功能,比如搜索、统计等,在保障用户原有系统使用方式丌改变的同时,也丌需要云服务商改造系统

  • 2021-04-28
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打造一个轻量级分析工具

1、产品能力提升需要两个部门的协作 -- 现实,平行线,各干各,很少交流。 2、协作的痛点,本该形成的闭环却总是断裂 -(研发篇),研发可以从逆向获得分析报告,却无法形成产品能力的积累,进而导致没有好的工具支援。 3、协作的痛点 -(逆向篇),人与人的对抗归根结底还是代码维度的对抗虚拟世界中,人要借助代码才能看见代码

  • 2021-04-28
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技术中台代码安全实践

积极落实核心能力自主可控,采用国产数据库软件GreatDB数据库;在现有系统具备微服务、容器化等能力的基础上,新建PAAS平台门户,收敛各平台入口,提供统一集成管理能力;完善开发交付组件,提升代码发布效率;构建分布式配置管理功能,实现各技术组件的集中化、可视化的配置与管控

  • 2021-04-28
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智能制造已成新蓝海,智能平台让制造企业拔得头筹

涂鸦智能本身并不生产产品,而是连接消费者、制造品牌、OEM厂商和零售连锁的智能化需求,为客户提供一站式人工智能物联网的解决方案。

  • 2021-04-28
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智能制造的概念与推进策略

最近几年,智能制造成为学术界和企业界共同关注的热点问题。尽管如此,人们对智能制造概念本身的认识却未达成共识,并存在诸多模糊的认识。企业界的推进过程更是遇到多方面的困惑。本文针对这些问题,进行分析和讨论。

  • 2021-04-28
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袁笑鹏.以人工智能和威胁情报趋动的IBM.Qradar安全智能平台

X-Force Exchange是基于云的威胁情报 共享平台,使用户能够快速研究最新的安 全威胁,汇总切实可行的情报。 X-Force威胁情报研究团队是世界上最知 名的商业安全研究团队之一,这些安全专 业人员监控和分析各种来源的安全问题; 提供威胁情报内容,作为IBM Security产 品服务组合的基础。

  • 2021-04-28
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智能制造:关注制造过程和被制造产品本身

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?

  • 2021-04-28
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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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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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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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