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教育大数据整体解决方案(311页Word)

教育现代化以国家现代化建设的总体战略目标为依据,涵盖了体系结构、普及水平、教育质量、人才培养结构、服务贡献能力等教育现代化的目标要求,是教育高水平的发展状态,是对传统教育的超越,是教育发展理念、发展方式、体系制度等全方位的转变。围绕加快教育现代化,提高教育质量,促进教育公平,优化教育结构是推进教育现代化的重要着力点。加快信息化时代教育变革,推动教育组织形式和管理模式的变革创新,以信息化推进教育现代化。

  • 2024-11-26
  • 阅读1750
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  • 314页
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数字美的智慧工业白皮书 2023

智慧工业是指将信息技术、网络技术和智能技术应用于工业领域,并与未来先进制造技术和绿色节能降碳技术相结合,形成的新 的数字化、智能化和绿色化工业体系。它在自动化生产制造的基础上,增加了数字化和智能化能力,采用计算机技术模拟企业在 采购、制造、质检、用能、物流、营销、服务等全价值链过程中的活动,以进行分析、推理、判断、构思和决策,从而扩大、延 伸甚至替代人类大部分的体力和脑力劳动,实现知识密集型生产和运营。

  • 2023-10-26
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  • 59页
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华为铁三角工作法完全解密(118页 PPT)

铁三角并不是一个三权分立的制约体系,而是紧紧抱在一起生死与共、聚焦客户需求的共同作战单元。它的目的只有一个:满足客户需求,成就客户的理想。

  • 2024-04-28
  • 阅读1749
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  • 118页
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【行业案例】电气电缆生产制造(MES)项目实施方案(106页WORD)

目前XX已有ERP(模块:销售、采购、计划、库存、生产、财务、质量)、PLM(产品的文件和图纸管理)、OA(办公管理)、HR(人力资源管理)等系统;但对生产设备的数据没有进行采集、分析、统计和交互,生产过程都是通过纸质文件进行指导操作,无法追溯生产过程中各环节要素,生产计划只能做到按天按批生产,无法实现自动排产到分钟、到机台、到人员,在制品仓的库存难实时和准确反映。

  • 2024-12-20
  • 阅读1749
  • 下载4
  • 89页
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主数据管理(MDM)项目建设落地方案

对于大型企业来说,经常面临多个业务系统难以统一管理的问题和生产运营难管理的痛点,今天分享一下如何运用主数据管理解决这一问题。

  • 2021-06-07
  • 阅读1748
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2023中国文创文旅元宇宙白皮书-上海市创意产业协会-2023-462页

这本白皮书缘起2022年疫情的艰难时期,线下越受限、线上元宇宙发展越繁荣,创意产业是永远不会被困住的行业,更何况如今有了GPT4的加持,以及AGI通用人工智能时代的即将到来。鉴于国内文创文旅元宇宙行业方兴未艾、鱼龙混杂,常常出现劣币驱逐良币的现象,由上海创意产业协会发起,近百位行业专家共同以在线方式开启了这本白皮书的协作编撰工作,使命是希望能够推动行业良币驱逐劣币的良性健康发展。

  • 2023-04-11
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智能工厂MES系统总体需求方案(62页 PPT)

MES定义为“位于上层的计划管理系统与底层的工业控制之间的面向车间层的管理信息系统”MES定义为“位于上层的计划管理系统与底层的工业控制之间的面向车间层的管理信息系统”

  • 2024-10-09
  • 阅读1747
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  • 62页
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中国传媒大学:2024中国虚拟数字人影响力指数报告

随着人工智能技术的飞速发展,AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)已成为促动数字创新的关键驱动力。AIGC 技术不仅具备多模态内容自动生成的能力,涵盖了从文本、图像、音频乃至视频等多种媒介形式的创造性生产,并且正逐步与数字人概念深度融合,昭示着一个全新的虚拟数字互动时代——媒体融合面向纵深发展时代的到来。 在虚拟现实空间内,数字人将作为用户代理身份介入社交、娱乐、教育及商务等诸多领域的活动中,超越静态表征阶段,进化为具备智能交互特性和高度个性化的动态实体。这种融合性变革不仅重塑了人类与数字环境的交互模式,更在内容创造和用户体验方面开辟了前所未有的可能性

  • 2024-07-26
  • 阅读1747
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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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1950年,“计算机之父”和“人工智能之父”艾伦·图灵(AlanM.Turing)发表了论文《计算机器与智能》,这篇论文被誉为人工智能科学的开山之作。在论文的开篇,图灵提出了一个引人深思的问题:“机器能思考吗?"。这个问题激发了人们无尽的想象,同时也奠定了人工智能的基本概念和雏形

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