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德勤:2023第五届中国卓越公司管理项目白皮书

《中国卓越管理公司项目白皮书》对中国头部民营企业调研、分析与总结,已连续发布五年,成为中国市场鲜有的总结民营企业经营管理最佳实践的深度调研报告。BMC项目运用成熟的德勤“卓越管理标准”全球框架,包括战略、能力、承诺和财务实力四个部分,综合评选后,见证和发掘了一批具有未来竞争力的民营企业,汇聚了中国卓越企业典范。在跌宕起伏的周期中,BMC企业转型升级、卓越进化,不仅具备过硬的财务指标,同时还积极“创新”和“进化”,并且国际化发展有突出表现,持续打造卓越管理能力。

  • 2024-02-21
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德国智能工厂

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  • 2024-02-22
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戴领数字化转型 助力智能制造方案(23页 PPT)

通过分析智能制造的核心和内涵,借鉴能力成熟度的思想,运用智能制造能力成熟度模型,明确智能制造发展路径以及 不同等级成熟度关键要素与关键特征,从而为各类制造业企业发展智能制造提供关键衡量输入。

  • 2024-02-21
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大数据资产平台解决方案

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  • 2024-02-21
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大数据实验室建设方案(98页 WORD)

通过建立大数据实验室,旨在培养擅长大数据分析、懂得将数据与业务更好结合、达到应用目的的实用型高端人才。毕业生品格健全,具有科学的人文精神、创新创业精神和良好的职业道德精神。掌握大数据基本理论和技术,熟练掌握大数据采集、存储、处理与分析、传输和应用技术,同时能以所学的知识与技能分析和解决实际问题。提高师资的科研水平。加强学校、系统和企业之间的合作。依托行业、服务企业,互惠双赢形成长效的校企合作机制,实现工学结合培养高技能人才的可持续发展,为高职院校在共建专业及实训平台方面做出有益的探索

  • 2024-02-21
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大数据驱动的钢铁智造实践

描述性分析(DescriptiveAnalytics),即根据历史数据进行统计归纳,可以实现现象的准确描述。这属于大数据分析的第一阶段,大多应用于消费互联网。 预测性分析(PredictiveAnalytics),在数据中发现规律、形成洞察,就能够更加接近客观真 预测性分析( y ), 数据中发现规律 形成洞 ,就 够更加接 真相。 指导性分析(PrescriptiveAnalytics)。对于很多决策者来说,相对于描述过去的事实和预测可能的规律,更重要的是如何在多变、不确定、动荡的当下作出正确的决策。

  • 2024-02-21
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大数据技术标准推进委员会-商业银行数据模型 白皮书-2023年12月

数据治理是银行业高质量推进数字化转型的重要基础。随着监管部门对数据安全、数据质量要求的不断提高,银行机构亟需深化对数据的精细化管理,确保数据的准确性、安全性以及合规性。银行通过建立统一的数据标准,规范数据采集、处理、存储和使用等流程,提高数据的质量和价 值,避免数据泄露、不合规使用等问题,为数字化转型提供可靠的数据基础

  • 2024-02-21
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大数据、物联网技术在智慧油田建设中的应用

智慧油田是在数字油田的基础上,以智能科学和物联网技术为基础而构建的新一代信息系统架构及智能决策平台,其目的是降低成本,安全、环保地提升油气产量,实现勘探开发、油气生产、资产管理、流程再造等环节的科学化、透明化及智能化。目前,石油石化行业的信息化建设不断突破创新,涉及石油勘探、储运、数据管理等不同层面,随着技术和理念的进步,实现数据共享,挖掘数据价值,助力企业决策,突围“信息孤岛”,逐渐上升为各石油石化企业乃至整个行业的战略问题

  • 2024-02-21
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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智能体治理研究报告(2026年)

智能体治理是一项复杂的系统工程,需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界,推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南,引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。

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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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