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人工智能基础数据服务白皮书

人工智能是驱动新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力,目前中国人工智能产业处于高速增长期,正在加速向各行各业渗透,包括互联网娱乐、智能制造、智慧医疗、智能安防及自动驾驶等,其中,自动驾驶由于场景的复杂性以及对安全的极高要求,推动了人工智能的迭代演进。德勤科技、传媒和电信行业推出本篇白皮书,着眼人工智能基础数据服务市场发展趋势,重点关注自动驾驶领域应用,分析人工智能基础数据服务行业竞争格局,通过代表性厂商和行业标杆案例,展现行业发展活力和企业优势能力

  • 2023-03-21
  • 阅读296
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星车场:2022汽车经销商私域运营白皮书

疫情三年,车市震荡。2022年收官,国内汽车市场在深度调整中维持着个位数增幅,新能源汽车市场的爆发则揭示了后疫情时代的车市走向。面对产业转型加速,企业与经销商要完成的绝非简单的产品技术革命,而是一次全面的商业模式重构。无论是供应链垂直整合带来的经营启示,还是短视频与直播带来的营销冲击,都充分体现出汽车产业重构中的风险与机会。

  • 2023-03-21
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  • 40页
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智慧物流园区解决方案

围绕供应链的核心流程逐步建成仓储管理系统(WMS)、运输管理系统(TMS)等实现仓内业务信息化运营管理

  • 2023-03-21
  • 阅读298

中国铝业集团:5G赋能有色金属行业智能化发展白皮书

有色金属产业作为重要的基础原材料产业,已经成为决定一个国家经济发展、科技进步、国防建设 的重要物质基础。新中国成立 70 多年,我国的有色金属行业经历了从无到有、从小到大、由弱到强 的艰难发展历程,取得了有目共睹的辉煌成就。2021 年我国有色金属生产保持平稳增长,10 种常 用有色金属产量达到 6454.3 万吨,较去年增长 5.4%。

  • 2023-03-21
  • 阅读295
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  • 39页
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食品企业数字化转型智能制造汇报材料

食品企业数字化转型智能制造汇报材料

  • 2023-03-21
  • 阅读189

创略科技 -2023企业数字化运营蓝皮报告

在如今的变革趋势下,数字化转型战略对企业的意义已不言而喻。越来越多的企业与时俱进拥抱新技术、新工具,但在此过程中,由于对数字化转型的方向、目标、路径以及认知不够充足且未能适配于企业自身情况,其数字化转型与CDP应用实践中普遍存在困境与问题。 基于此,创略科技认为当下企业数字化转型是否成功,已不仅仅在于技术,更考验的是技术赋能下运营效能的协同发挥,即基于用户数据下技术产品的运营能力构建与沉淀,包括一整套从理念转变、能力打造,到场景实践、组织进化的规划体系与实践方法论。 根植于多类服务企业的共创成功案例,《企业数字化运营蓝皮报告2023》从数字化运营的价值理念到运营路径探寻、再到落地的实践案例都做了详实的阐述与注解,以期给即将开启或者已开展数字化变革的企业给予落地的思考洞察及方向指引。

  • 2023-03-21
  • 阅读274
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智能风控体系总览

1. 智能风控总体介绍 2. 智能风控详细体系架构 数据层 特征画像层 模型算法层 决策应用层 3. 智能风控平台 4. 发展趋势展望

  • 2023-03-21
  • 阅读197

中国射频同轴连接器领军企业

富士达目前是国内射频同轴连接器领域的龙头企业,产品广泛应用于航空航天、军工防务、高端5G通讯等领域,远销全球22个国家,是我国在射频同轴行业出口量最大、拥有IEC国际标准最多的企业,也是全国首批、央企下属公司首家、军工概念首家北交所上市的企业,国内唯一一家取得航天五院认证的低损耗稳相电缆供应商。公司背靠强大的股东背景,整合了大量长期稳定的客户资源,客户包括华为、RFS(安弗施无线射频系统有限公司) 等国内外大型通信设备生产厂商以及中国电科、中国航天、航天科工等大型军工集团下属企业及科研院所。根据富士达发布的2022年年度业绩快报公告显示,2022年营业收入为80,848.37万元,同比增长34.02%;归母净利润为14,282.95万元,同比增长40.10%。

  • 2023-03-20
  • 阅读336
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  • 47页
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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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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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