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(大型集团数字化转型150页ppt)4A架构:业务架构、数据架构、应用架构、技术架构

BA:Business Architecture,业务架构 DA:Data Architecture,数据架构 AA:Applications Architecture,应用架构 TA:Technology Architecture,技术架构

  • 2024-12-12
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ERP-系统简介

? 任何数据,只由一个部门,专责员工负责输入 ? 减少重复劳动、提高效率、避免差错、责任明确 统一数据库、统一处理规则 ? 授权人员、共享信息 ? 环境变化、实时响应;决策一致、减少矛盾

  • 2023-12-05
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2022数字经济发展论坛:中小企业数字化转型从哪里开始,到哪里结束?

经济数字化转型是大势所趋。中小企业是实体经济的重要组成部分,也是产业数字化转型的重点和难点。党的二十大报告提出,要“支持中小微企业发展”“促进数字经济和实体经济深度融合”。本期邀请专家围绕中小企业数字化转型相关问题进行研讨。

  • 2023-05-10
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智慧防汛方案、基层防汛防洪大数据信息化建设方案(380页 Word)

XX市地处湖北省西北部,地理位置位于秦岭余脉与大巴山、伏牛山相围而成的汉水中游南襄盆地的南部。XX地理范围为:北纬31°14′~32°37′,东经110°45′~113°43′,年平均无霜期为241天,年均降水量878.3毫米。境内日照充足,年均日照1987小时,年均气温15.1℃-16.9℃之间,属于典型的北亚热带季风型大陆气候过渡区,具有四季分明,气候温和,光照充足,热量丰富,降雨适中,雨热同季等特点,XX天热的气候条件为农业生产提供优越的气候条件。唐白河交汇在XX境内,并形成小清河与汉水在XX市区内合流,构成了XX市“一江两河,一心四城”的自然地理景观格局。

  • 2023-08-16
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智能化工厂规划方案

智能化转型总体目标 智能化转型总体目标为提升运营效率,驱动利润增长,通过实施XData 2025计划,对于传统业务,且标定位在运营成本隆低、人员效率提升和增加销售收入,新商业模式上主要在2B和2C两个方面进行推进,不断提升新模式在总体收入结构的比例,并逐步成为新的利润主要来源。

  • 2021-10-29
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中华典籍外译现状及数字化改进模式研究

本文在梳理中华典籍外译现状的基础上,从典籍底本选择、译本生产、译本传播 3 个方面分析现有问题,并 提出数字化改进模式,包括搭建典籍综合数据库、多语平行语料库和传播案例数据库,以优化典籍底本选择流程, 改进典籍译本生产模式,实现译本传播议程设置,积极探索典籍外译的有效途径,为中国形象建构和文化传播战略 提供助力。

  • 2021-06-17
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渠系前馈蓄量补偿控制时滞参数算法比较与改进_管光华

输水明渠系统控制算法主要由前馈及反馈模块组成,其中前馈模块较大程度上影响了系统控制性能。基于蓄量主动补偿的前馈控制算法受时滞参数影响较大,为比较现有多种算法实际控制性能优劣,并寻求不依赖复杂数值计算的简化时滞参数算法,该文进行了横向的算法比较与优化开发。文章基于蓄量阶跃补偿及蓄量二次补偿2类算法,结合改进比例-积分(proportional-integral,PI)反馈控制器,对典型测试渠系及实际工程渠系建模仿真,选取稳定时间、最大超调流量、绝对值误差积分(integral of absolute magnitude of error,IAE)和绝对流量变化积分(integrated absolute discharge change,IAQ)指标分析了蓄量阶跃补偿、动力波原理、水量平衡模型3种时滞参数算法的控制效果。结果显示,在实际工程渠系中,小流量工况下,蓄量阶跃补偿算法的稳定时间比水量平衡模型算法的稳定时间减小40.42%;大流量工况下,蓄量阶跃补偿算法的最大超调流量最小,仅比目标流量高3%,该算法的稳定时间比水量平衡模型算法的稳定时间减少25.45%。

  • 2021-05-07
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基于张量积B样条的几何模型EMD算法及其应用_周财进

经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)算法是一种处理非线性非平稳信号的时频分析方法.文章针对拓扑同胚于圆盘的开网格模型提出几何模型上的EMD算法,并应用于网格去噪以及特征编辑.首先,借助曲面上离散高斯曲率提取模型的极值点,随后对模型进行平面参数化,利用均匀节点的三次张量积B样条计算极大和极小包络曲面,最后将平均包络曲面离散成网格模型作为分解一次的残差模型,并将原模型与残差模型的差值向量记为当前分解的偏置向量,迭代地处理残差模型得到模型各个层次的偏置向量以及最终表示原模型基本形状的残差模型.通过对偏置向量的处理与重构,实现算法在网格去噪以及特征编辑的应用.实验结果表明,文章算法可以有效地实现网格模型的多尺度分解,并在网格去噪以及特征编辑方面取得了较好的效果.

  • 2021-04-29
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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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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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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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