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大数据分析算法

在工业生产过程中,-些分析任务必须实时处理,例如生产线上的产品错误的实时发现和纠正、设备故障的实时监测和修理。获取实时数据这些任务需要使用生产线的实时数据,只有这样,使用的数据才能体现出产品或者设备的当前状态。

  • 2021-04-26
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大数据可视化的关键技术.pdf

大数据参考架构总体上可以概括为“一个概念体系,二个价值链维度”。指它为大数据参考架构中使用的概念。提供了一个构件层级分类体系,即“角色活动-功能组件”,用于描述参考架构中的逻辑构件及其关系。

  • 2021-04-26
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大数据情景下的管理新思维

预计2020年, 40多亿网民、500亿部设备在网络空间互动,基于互联网的智能化、数字化:人联、物联、人物互联,数字世界与物理世界在互动交织中走向融合与统一, 新的 产业形态与商业模式层出不穷,技术环境巨变。

  • 2021-04-26
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大数据时代下互联网思维

大多数沉静在“工业时代"的人们,还没有来得及搞清楚“信息时代"到底意味着什么;喊着“互联网思维”的人多了;在传统企业质疑“互联网思维”到底有多大威力的时候;"大数据时代"来了;“大数据"被质疑很难落地的时候,大家又在热谈德国的“工业4.0"了。

  • 2021-04-26
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智能电网信息安全解决方案

近年来,国家电网公司大力推进特高压电网、SG186工程和电力通信等建设,数字化电网、信息化企业的蓝图逐步实现,为智能电网建设奠定了扎实的基础。随着我国智能电网的建设,信息安全问题越来越突出,电网调度自动化,继电保护和安全装置、发电厂控制自动化、变电站自动化、配网自动化、电力负荷控制、电力市场交易、电力用户信息采集、智能用电等多个领域均可能面临信息安全的威胁,信息安全已成为智能电网安全稳定运行和对社会可靠供电的重要基础,是电力企业生产、经营和管理的重要组成部分。

  • 2021-04-26
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AQS原理

AQS(队列同步器),是用来构建锁或者其他同步组件的基础框架,它实现了同步状态的管理,线程的排队,等待与唤醒等底层操作。AQS定义两种资源访问方式:Exclusive(独占,只有一个线程能执行,如ReentrantLock)和Share(共享,多个线程可同时执行,如Semaphore/CountDownLatch)。本篇将讲解AQS对独占锁的实现!

  • 2021-04-26
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信息系统安全应急响应处置培训课件ppt

信息系统安全事件应急响应的对象是指针对信息系统所存储、传输、处理的信息的安全事件。事件的主体可能来自自然界、系统自身故障、组织内部或外部的人为攻击等。按照信息系统安全的三个特性可以把安全事件定义为破坏信息或信息处理系统CIA的行为,即破坏保密性的安全事件、破坏完整性的安全事件和破坏可用性的安全事件.

  • 2021-04-26
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工业互联网时代低压电器行业的创新与发展

从行业企业运营状况、新技术与新产品发展、智能制造、工业互联网行业应用等方面入手,深度剖析将对行业转型与创新发展产生重大影响的新模式、新技术、新产品、新应用场景等,归纳与梳理现阶段行业发展的特点与瓶颈,进一步提出低压电器行业未来发展的系列思考与建议。

  • 2021-04-26
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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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可信数据空间建设方案

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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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