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谈谈数据质量管理

数据质量管理对于处理低质量数据带来的问题是必要的。数据质量管理可以停止处理不准确数据浪费的时间和精力。低质量的数据可能会隐藏运营中的问题,并使合规性成为挑战。好的数据质量管理对于理解数据至关重要。它有助于为组织建立框架并支持数据质量规则。

  • 2023-01-28
  • 阅读347

工业4.0浪潮下的“两业融合”发展

当前,我国生产性服务业迎来广阔的发展空间,据预测2025年行业市场规模将达到28.50万亿元。世界范围内以智能化、数字化为特征的工业4.0正在进行中,先进制造业和现代服务业深度融合的相关工作也在持续推进中。由国家发改委和工信部等部委分别牵头推出了“国家级、省市级两业融合试点项目”“服务型制造示范遴选”等一系列的“两业融合”资质和资金类项目的专项支持。

  • 2023-01-28
  • 阅读364

2022年智慧社区街区大脑平台解决方案

中共中央、 国务院《关于加强基层治理体系和治理能力现代化 建设的意见》指出: 市、 县级政府要将乡镇 (街道) 、 村 (社区) 纳入信息化建设规划, 统筹推进智慧城市、 智慧社区基础设施、 系 统平台和应用终端建设, 强化系统集成、 数据融合和网络安全保障。健全基层智慧治理标准体系, 推广智能感知等技术。 推进村 (社区) 数据资源建设, 实行村 (社区) 数据综合采集, 实现一次采集、 多 方利用。 提升政策宣传、 民情沟通、 便民服务效能, 让数据多跑路、 群众少跑腿。 充分考虑老年人习惯, 推行适老化和无障碍信息服务, 保留必要的线下办事服务渠道。

  • 2023-03-15
  • 阅读280
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  • 31页
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中国新一代人工智能科技产业区域竞争力评价指数(2022)

在人工智能科技产业的发展上,中国走在世界的前列。回顾五年来的发展历程,中国人工智能科技产业的发展是深科技创新驱动的,不仅着眼于自主可控技术体系构建,而且表现出明显的社会价值引领和使命导向特征。

  • 2023-03-15
  • 阅读242
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  • 47页
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AI时代下,中国“数字政府”将如何创新?

近日,阿里巴巴宣布将整合阿里云、支付宝、钉钉、高德等面向政府端的技术、产品、服务和资源,以升级服务数字政府战略,并与航天信息等公司共同发布了“数字政府共建计划”。AI时代下的中国“数字政府”创新发展趋势究竟是怎样的?

  • 2023-03-19
  • 阅读410
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智能工厂通用技术要求

智能工厂作为《国家智能制造标准体系建设指南》智能制造标准体系结构中的关键技术之一,是将多个智能化/数字化车间进行集成与管控,与企业集团进行信息互通,因此在整个智能制造中起到了承上启下的作用,是企业集团的向下执行入口,又是数字化车间的大脑。

  • 2023-03-27
  • 阅读272
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智慧化工园区解决方案(1)

园区属地企业的环境信息、危化品信息及隐患信息等情况掌握的不够清晰重大危险源需要实时监控的重点部位无法动态监管,现场应急响应与处理处置设施存在资源不匹配

  • 2023-03-27
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从四个五年规划看教育信息化发展

本文主要从十一五到十四五教育事业发展规划中对教育信息化发展的要求出发,发掘教育信息化规划的规律和教育信息化发展的趋势。对教育事业发展规划比较熟悉的可以直接直接跳转到文末(五)来看。

  • 2023-02-06
  • 阅读818
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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产品介绍

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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微模块化数据中心机房建设方案

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