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清华元宇宙2.0报告

该报告在详细梳理元宇宙的起源和发展脉络、技术与产业链等议题外,还对元宇宙的应用场景、远未来等进行了展望。从报告中不难看出,元宇宙的场景应用相当多元,医疗、教育、科普、旅游、社交等领域都将是其重要组成环节。其中,去年年初就提出构建社交元宇宙的Soul App,被认为是“目前最接近元宇宙定义的手机应用”。

  • 2022-01-29
  • 阅读3747
  • 下载29
  • 205页
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“十四五”智能制造发展规划

12月28日,工业和信息化部联合有关部门出台《“十四五”智能制造发展规划》(以下简称《规划》)。工信部召开发布会对《规划》进行了解读。根据《规划》,到2025年,规模以上制造业企业大部分实现数字化网络化,重点行业骨干企业初步应用智能化;到2035年,规模以上制造业企业全面普及数字化网络化,重点行业骨干企业基本实现智能化。

  • 2021-12-29
  • 阅读3736
  • 下载10
  • 17页
  • pdf

数字化成熟度评估模型-13个评估模型

本文一共提供了CMM、DMM、DCMM、DCAM、MD3M、DataFlux、IBMMMI、DSMM、IOMM、中新联团标、毕马威&阿里数智化转型框架、普华永道企业数字化成熟度评估架构、华为ODMM共13个评估模型。 近两年数字化转型非常热,大家关注的问题都集中在:有哪些数字化转型的方法和技术?企业如何成功实现数字化转型?数字化转型过程如何避免踩坑?数字化转型有没有捷径?数字化转型到底该从哪里开始?……

  • 2022-01-21
  • 阅读3729
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  • 50页
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制造执行系统MES的功能与实践(335页 PPT)

近年来,MES已经在生产排产、订单执行、自动叫料、质量追溯、防止装配错误、产品状态跟踪等领域实现了广泛的应用,使得制造企业能够在客户订单驱动下进行快速、高质量、低成本的生产。同时随着全球工业4.0时代的来临,智能工厂、智能生产和智能物流将为制造业的发展注入新的动力,而MES作为生产环节智能化的主要工具,也必将在未来实现快速发展。

  • 2023-08-07
  • 阅读3713
  • 下载124
  • 335页
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企业360用户画像

用户画像又称用户角色,作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具,用户画像在各领域得到了广泛的应用。我们在实际操作的过程中往往会以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待联结起来。作为实际用户的虚拟代表,用户画像所形成的用户角色并不是脱离产品和市场之外所构建出来的,形成的用户角色需要有代表性能代表产品的主要受众和目标群体。 企业级360°全方位用户画像是基于电商平台进行设计和开发,是面向注册会员的偏好、行为习惯和 人口属性的画像还原,同时也包括对商品信息的画像还原。提供用户喜好和商品特征帮助营销平台提升 营销的精准度,也方便个性化推荐系统快速准确的为每个用户推荐相关的商品。

  • 2021-06-15
  • 阅读3701
  • 下载7
  • 686页
  • pdf

信创云平台建设方案(474页 WORD)

xx集团积极参与**省信创产业建设,加入**省信创产业联盟,并入驻**信创产业服务保障基地,与信创适配测试实验室联合搭建信创云环境,发力开放信创应用生态合作,丰富**省信创应用及软件适配。

  • 2023-12-12
  • 阅读3696
  • 下载41
  • 478页
  • docx

智慧工厂解决方案(水泥行业)

基于生产数据进行分析,包括:计划产量与实际产量分析、计划能力与实际能力分析、原材料消耗分析、设备运转情况分析、生产调度情况分析传递各项生产汇总数据及部分实时数据至决策层,通过统计分析,及时掌握生产情况

  • 2023-06-21
  • 阅读3689
  • 下载22
  • 60页
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邬贺铨院士:大模型赋能企业数字化转型

随着人工智能(AI)技术的兴起,大模型成为从信息化走向数智化的重要驱动力。虽然基于大算力支持和超大规模语言数据作为训练样本的大模型技术能够支持自动文摘、机器翻译等基础通用任务,但在医疗、金融等专业领域中,由于缺乏行业知识,无法满足定制化、精细化和行业化的需求。因此,需要基础大模型提供方与垂直行业的企业合作,共同开发行业大模型。例如,百度的“文心一言”大模型就与汽车、能源、医疗、金融等11个行业的企业合作.创造了国内首个全面开放的大型语言模型。这样的合作主要发生存大型企业之问.对于中小型企业来说,直接应用这种基础大型模型仍然存在一定难度。

  • 2024-05-09
  • 阅读3686
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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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