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中国移动通信公司技术白皮书

BEA 公司作为当今软件应用服务器市场的翘楚,公司技术和产品脱胎于电信业巨子 AT&T,解决方案成功服务于世界 500 强中所有的电信公司,在电信行业积累了深厚的经验。BEA 中国公司则始终关注着中国移动的信息化建设,致力于将先进的行业经验和优秀的产品和解决方案服务于中国移动。本方案详细阐述了对当今中国移动的竞争分析、NGOSS 系统的建设分析、中国移动本士化的解决方案设计以及 BEA 公司的解决方案综述,本方案力图为中国移动提供一个先进的而又是可行的整体解决方案。

  • 2023-08-04
  • 阅读402

数字基础设施技术趋势白皮书 2023 -中兴 (1)

技术创新是生产力进步、产业发展的核心驱动力。世界经济论坛创始人克劳斯·施瓦布(Klaus Schwab)在其所著的“第四次工业革命”中指出,近代以来,人类经历了四次由技术创新引领的工业革命。第一次起始于 1760 年左右,以蒸气机、铁路的发明和广泛应用为主要标志,使人类从手工工艺时期跃进到机械化生产阶段;第二次始于 19 世纪末,以电的发明和广泛应用为标志,电力工业、化学工业以及电报、电话等的迅速发展,使人类进入大规模工业化生产时代;第三次工业革命始于 20 世纪中期,以通信技术、计算机技术、互联网技术(简称信息通信技术,或 ICT 技术)为主要标志,人类进入自动化生产阶段;第四次工业革命目前正在发生,是第三次工业革命的延续,但技术创新的速度、广度和影响力以指数级别上升。第四次工业革命以数字化和智能化为主要特征,标志性技术有物联网、大数据、人工智能等,尤其是以深度学习为代表的人工智能技术的突破,使人类逐渐从数字社会迈向智能社会。

  • 2023-08-03
  • 阅读407
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智慧公安总体建设方案(79页 PPT)

5G云计算大数据、移动互联网、物联网和人工智能等新技术的深度应用,将是数字公安阶段的显著特征 交互全息化,指挥实景化 研判智能化,应用移动化 信息多元化,数据共享化 资源虚拟化,能力平台化终端融合化,装备场景化

  • 2023-08-04
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2023年中国工业软件系列:MES系统助力智能工厂建设(摘要版)

2023年中国工业软件系列:MES系统助力智能工厂建设(摘要版),2023年中国工业软件系列:MES系统助力智能工厂建设(摘要版)

  • 2023-08-02
  • 阅读233
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  • 11页
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智能工厂数字孪生与仿真规划解决方案(28页PPT)

智能制造:是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。智能制造系统架构从生命周期、系统层级和智能特征三个维度描述智能制造所涉及的活动、装备、特征等内容。

  • 2023-08-02
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  • 28页
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【中国信通院】云计算白皮书(2023年)

【中国信通院】云计算白皮书(2023年),【中国信通院】云计算白皮书(2023年),【中国信通院】云计算白皮书(2023年)

  • 2023-08-02
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安永:面向元宇宙的数字化转型创新

随着数字中国的全面推进,元宇宙概念以多元数字化技术的应用为导向,全面激活数据要素在各行业 管理中的价值体现,势必为企业塑造新的增长曲线。如何在元宇宙萌芽期探究以国有资产价值提升为导向的企业数字化创新应用将逐步成为各行业需要关注的课题。

  • 2023-08-02
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安世亚太:数字孪生是基于模型的体系工程

数字孪生是综合运用智能感知、计算、数据建模等信息技术,通过软件定义,对物理空间进行描述、诊断、预测和决策,进而实现物理空间与虚拟空间的交互映射,具体体现为,数据是基础、模型是核心、软件实现是载体。

  • 2023-08-02
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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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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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