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企业数字化转型成熟度发展报告(2022年)

基于自主研发的数字化转型成熟度模型,点亮智库&中信联研发了我国首个覆盖数字化转型全局、全要素、全过程的系统性诊断对标体系,并依托数字化转型服务平台积累的大量一手数据和案例,编制形成了《企业数字化转型成熟度发展报告(2022)》(以下简称《报告》),全面剖析我国企业数字化转型总体进程、现状特征、发展趋势,并提出推进建议。

  • 2023-04-14
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数字化园区智能管控平台解决方案(50页 PPT)

数字经济是全球未来的发展方向,要大力发展数字经济,加快推进数字产业化、产业数字化,推动数字经济和实体经济深度融合。

  • 2023-08-25
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智慧厂区厂房建设绿色生态圈解决方案

环境监控监测系统-作用 环境监测系统的主要作用是基本可以体现清环境质量状况及其变化趋势、说清污染源排放状况、说清潜在的环境风险,更好地支撑环境管理需要。基本实现"市县能监测,省市能应急,国家能预警"的目标。

  • 2021-04-30
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离散制造业边缘计算解决方案白皮书下

离散制造,是指产品的生产过程通常被分解成很多加工任务来完成。每项任务仅要求企业的一小部分能力和资源。企业一般将功能类似的设备按照空间和行政管理建成一些生产组织(部门、工段或小组)。在每个部门,工件从一个工作中心到另外一个工作中心进行不同类型的工序加工。企业常常按照主要的工艺流程安排生产设备的位置,以使物料的传输距离最小。另外其加工的工艺路线和设备使用也非常灵活,在产品设计、处理需求和定货数量方面变动较多。

  • 2022-03-17
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270页PPT带你了解传感器技术及其应用

传感器是实现自动检测和自动控制的首要环节。传感器的存在和发展,让物体有了触觉、味觉和嗅觉等感官,让物体慢慢变得活了起来。

  • 2021-09-28
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AVR单片机资料大全

对于行业的持久发展也有着重要的作用,在机械制造中对与资源的浪费情况、人工成本费用高和资金使用量高等情况一直是影响该行业发展的主要问题,

  • 2022-02-02
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  • 3629页
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机床行业工业互联网平台供应商入驻教程-中服云

秉承着“服务千万家企业完成数字化转型,成为客户首选的工业品平台”的企业愿景, 汇聚超千名工业制造+互联网厂家,依托工业生态伙伴的多年行业积累, 形成针对工业产业链上下游的全链路数字化管理体系,为企业带来便捷透明的一站式采购体验。

  • 2023-03-03
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大数据白皮书(2022年)

大数据白皮书(2022年),大数据白皮书(2022年),大数据白皮书(2022年),大数据白皮书(2022年)

  • 2023-01-09
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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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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OpenClaw:不仅是对话窗口,更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式,OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。

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内容交换模块(CSM)一将高级内容交换集成入Cisco Catalyst6500系列,提供了缓存、防火墙、Web服务器和其他网络设备的高性能、高可用的负载均衡。

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2026酒店业人工智能与自动化应用报告:应对当下挑战塑造未来价值

本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域,收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示,78%的酒店集团已启用人工智能,89%计划新增应用场景,但多数项目仍停留在试点阶段,或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分),凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值,需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算,以及全企业级的系统整合。

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2026科研分类与结构化数据的价值研究报告

无论是在自然科学、工程技术,还是经济与社会科学领域,高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库,如果同时具备全面的元数据,能够与其他数据源实现互操作,其用途将更加广泛。科研本身如此,科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程,旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素,始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。

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2026面向企业的AI智能体全生命周期安全体系白皮书

本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系,全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点,并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地,同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。

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