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大数据背景下科技型企业竞争情报的研究_靳宗泽

大数据背景之下,企业在实际开展运营工作的过程中,要想能够实现高质量的发展,做好数据分析工作十分有必要。同时,由于科技型企业之间的竞争越来越激烈,为了更快获取市场信息,企业方面也需要能够积极建立竞争情报系统,确保企业的管理层能够对于客户的实际需要以及市场的动向有更加全面的了解,根据市场的实际需要以及客户的现实需要调整自己的运营方案,使本企业的核心竞争力能够得到有效提升,全面推动企业自身的发展。本次研究中,文章就从企业发展过程中大数据技术所发挥的影响以及在大数据背景之下,科技型企业在实际建立竞争情报系统过程中的策略两个方面出发进行了具体探讨,希望能够推动科技型企业竞争情报系统的建立,使大数据技术的积极作用能够得到全面发挥。

  • 2021-06-24
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5G成数字经济发展新引擎_王锐

在当今数字化大发展的时代,数字化已经成为推动新旧世界转换的原动力,各行各业都在积极拥抱数字化转型,数字经济也重构了生产要素的供给,重塑了社会的生产力,为社会发展提供了重要的基础和核心动力。其中,以5G、物联网、大数据、人工智能为代表的一系列现代信息技术正在加速推动全社会的数字化转型进程,并取得了重要进展。尤其是5G网络的建设及应用正有序推进,万物云化、人工智能与高性能计算加速渗透,

  • 2021-06-02
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基于学习者模型的文本学习资源推荐算法研究_陈鑫宇

为解决学习者在网站中获取文本学习资源的准确性,避免学习者浪费大量的时间和精力等问题,提出并构建了"三位一体"的基于学习者模型推荐系统。首先,该系统通过分析用户行为,把用户分为普通用户和目标用户两大类。然后针对每一类用户使用不同的推荐算法。通过在传统向量空间模型表示法的基础上引入语义相关度,使文本向量模型和学习者兴趣向量模型进行了更新,从而更好地根据学习者的学习兴趣来推荐中文文本学习资源,使推送文本学习资源变得有据可依。其次,通过对这两个模型进行余弦相似度对比,更好地实现中文文本学习资源的个性化推荐。最后,通过在家教服务系统上进行实验仿真,验证了所提算法对推荐准确度的提高。实验结果表明该算法是有效的。

  • 2021-04-29
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零信任下的安全运营

安全管理体系? 安全方针? 安全制度? 安全流程? 记录审核; 安全技术体系? 漏洞发现系统? 安全防护系统? 安全监控系统;

  • 2021-04-25
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基于物联网的智能家居的研究

智能家居是在互联网的影响之下物联化体现。智能家居通过物联网技术将家中的各种设备(如音视频设备、照明系统、窗帘控制、空调控制、安防系统、数字影院系统、网络家电以及三表抄送等)连接到-起,提供家电控制、照明控制、窗帘控制、电话远程控制、室内外遥控、防盗报警、环境监测、暖通控制、红外转发以及可编程定时控制等多种功能和手段。

  • 2021-04-21
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基于区间数PROMETHEE的智能制造能力评价研究_韩雅婷

智能制造是当今时代的发展趋势,也是制造企业的竞争优势。智能制造能力评价能够帮助企业准确掌握智能制造发展状况,为企业之后发展与转型提供有效、合理的依据。针对多属性决策中存在指标间补偿以及指标取值不确定的问题,提出一种基于区间数PROMETHEE的智能制造能力评价方法。首先,构建智能制造能力评价指标体系;其次,依据专家评分构造区间数评分集合矩阵;然后,根据核密度估计拟合出区间数集合的概率密度矩阵,基于Wasserstein距离构建PROMETHEE偏好函数;最后,利用该偏好函数计算出各个方案的净流量,得到最终的智能制造能力评价结果。通过实证研究,与其他方法进行对比,验证了该方法的科学性与有效性。

  • 2021-04-19
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聚焦产业链和数字化转型的新制造

此次评选的 20 个数字经济“新制造”案例聚焦培育数字经济标志性产业链以及工业互联网、制造业集群数字化、中小企业数字化、智能工厂、“未来工厂”,以及个性化定制、网络化协同、服务型制造、共享制造、产业链金融等新模式领域,具备技术先进性、自主创新性、实用性等特征,在推动数字产业集聚发展和制造业数字化升级等方面成效明显。

  • 2021-04-17
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智能制造能力成熟度白皮书1.0

当前智能制造正在引领制造方式变革和制造业产业升级,并成为全球新一轮制造业竞争的制高点。为了有序推进我国智能制造的快速发展,2015年工业和信息化部装备工业司启动智能制造标准化专项,将标准化作为推动智能制造发展的重要内容之一,其目的是通过标准化来凝聚行业共识,引领企业向标准靠拢,避免方向走偏,降低融合发展的风险。

  • 2021-03-19
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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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