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AI赋能制造业,从9个细分赛道谈起-中泰证券-2023.4.12-69页

AI赋能产业已成为趋势。 ChatGPT的推出将人机对话推向新的高度,作为AI通用大模型,其应用前景十分广阔。当前全球各大科技企业均积极拥抱AIGC,不断推出相关的技术、平台和应用,引爆新一轮的AI热潮。

  • 2023-05-16
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业务安全白皮书—数字业务风险与安全(2022.6)-34页

本白皮书对业务安全风险的发展态势和关键技术要求进行分析,梳理了重点行业业务安全建设时的关键点以及现阶段重要的政策指导,进一步明确了业务安全体系的建设流程和评估要素,帮助企业构建更完备高效的业务安全能力体系。

  • 2023-05-16
  • 阅读323
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《I彼M-某央企数字化转型背景下的销售管理体系重塑2020年版(可编辑PPT)》

建立以客户为中心的客户关系管理体系:通过市场细分和客户细分,同时,理顺甲方内部与客户对应的组织关系,整合资源,形成统一客户视图,更好的为客户提供专业化、高质量的服务,提升客户体验,有效增加收入

  • 2023-05-16
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企业风险管理——重大风险预警指标的工作思路与方法

近年来,许多企业的董事会越来越意识到:为了更加有效的监督管理层对企 业风险管理流程的执行情况,董事会必须切实履行在风险管理工作中的监管责任。

  • 2023-05-25
  • 阅读876

中国物业管理的发展及未来

业管理实际上是房地产开发的延续和完善,是在房地产开发经营 中为完善市场机制而逐步建立起来的一种综合性服务方式。物业管理既是房地产经营管理的重要组成部分,又是现代化城市管理不可缺少的一环。

  • 2023-05-25
  • 阅读362

企业税务管控规避财务和税务风险

近年来,国家逐步加大对大企业的税收检查力度,很多知名大企业因对税务风险的防控不严而身陷“税务门”丑闻。企业、税务机关、社会公众以及理论界开始重新审视企业的税务风险管理问题。

  • 2023-05-25
  • 阅读377

智慧工地解决方案(监管)

通过发挥信息化驱动力,推进“互联网+”行动计划,推动建筑业发展方式转变、提质增效,拓展建筑业新领域,打开政府监管新局面

  • 2023-05-25
  • 阅读376

数字孪生能源互联网智慧能源物联网大数据云平台建设方案(110页 WORD)

能源,是指能够获取利用的能量资源。如果按照使用类型分类可分为常规能源和新能源,常规能源包括:水、电、汽油、蒸汽、煤炭石油、天然气等资源新能源包括:太阳能、地热能、核能、风能、海洋能、生物质能和聚变核能等

  • 2023-05-25
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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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中服云工业物联网平台工业数据分析

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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