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生成式AI:产业变革与机会论坛(演讲PPT)-工业技术研究院-2023.6.30-81页

生成式AI 提供自然語言界面 ? 其開箱即用(Out-of-the-box accessibility)的使用性不同於之前,幾乎任何可以提出問題的人都可以使用它

  • 2023-07-11
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商业银行企业级IT架构规划(119页 PPT)

通过访谈、资料收集、先进实践的研究,完成现状及差距分析。在业务调研和高阶需求分析的基础上,完成商业银 行未来应用架构、数据架构、技术架构、IT治理的设计,最后进行项目实施线路的规划

  • 2023-07-11
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制造业企业战略与IT规划

电子产业研究所3月29日发布最新报告指出,2011年中国手机制造商出货量达到9亿台,占据全球手机市场的45%,随着中国厂商涌入迅速起飞的中低端智能手机市场,2012年中国厂商在全球手机市场份额将达到50%。2011年中国厂商的智能机出货量为4,800万台,占全球智能手机市场的10%,2012年这一数据将迅速激增至2亿台,占全球智能手机市场的30%。(全球每年淘汰的手机4亿部,其中中国就1亿部)

  • 2023-07-14
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中国电科院系统所:数字孪生在电网调度运行中的应用

数字李生包括三个主要部分: a)现实空间中的物理产品;b) 虚拟空将虚拟模型和物理产品联系在一起的数据和信息/过间中的虚拟模型;c)程的链接数字空生概念2004年提出。电网调控系统(D5000)是分钟级响应速度数字李生系统!

  • 2023-07-11
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2023中国智慧医院行业研究报告:医院信息与网络安全篇

2023中国智慧医院行业研究报告:医院信息与网络安全篇,2023中国智慧医院行业研究报告:医院信息与网络安全篇,2023中国智慧医院行业研究报告:医院信息与网络安全篇

  • 2023-07-11
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AI赋能,人形机器人产业提速,把握产业链受益机会-20230701-安信证券-47页

本文亮点在于,我们对 Tesla Optimus 制造成本进行拆分,讨论各零部件基本原理、技术壁垒及供应格局,并从价值量/壁垒等维度指出可重点关注电机、滚珠丝杠、减速器、传感器等部件,进而跟踪各环节中的有望进入 Tesla 供应链或能实现技术突破、国产替代及产能释放的优秀国产制造企业。

  • 2023-07-11
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头豹:2022年中国数字孪生行业研究报告-数字孪生与产业深度融合-推动经济数字化转型

数字孪生为实体对象从物理实际到数字世界的一种映射,数字孪生实现的映射不仅为对象特征的映射,也是对象运行机制的映射。同时,数字孪生是实体对象的虚拟模型,能够跨越映射对象的生命周期,并从映射对象上的传感器发送的实时数据作为模型输入参数,从而获得观察对象的预测运行状态。

  • 2023-07-11
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腐蚀监测5篇精品文章

腐蚀监测5篇精品文章

  • 2023-07-14
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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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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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