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集团数据管控与数据治理解决方案

任何一个数据首先要确定的是谁来产生,谁来使用,谁来管理的责权利问题;其次才是确定数据产生的时候基于什么标准和流程,最后才是这些标准流程是否通过IT系统来固化。 也就是说,数据治理核心首先是建立数据治理管控体系,确定基于数据的责权利。

  • 2023-02-13
  • 阅读375

重磅解读!新时代人才工作的战略擘画_2021-10-13

9月27日至28日,中央人才工作会议在北京召开。习近平总书记在会议上发表重要讲话,站在实现民族振兴、赢得国际竞争主动的战略高度,为新时代人才工作擘画蓝图。 讲话内涵丰富、思想深邃,全面回顾了党的十八大以来人才工作取得的历史性成就,科学回答了新时代人才工作的一系列重大理论和实践问题,明确了指导思想、战略目标、重点任务、政策举措,是指导新时代人才工作的纲领性文献。本文特邀请中国人事科学研究院原院长、中国行政体制改革研究会副会长吴江进行解读。

  • 2023-02-15
  • 阅读948
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2022年新前沿:生成式人工智能

AI,又名机器学习解决方案,正在引领新一代的产品和服务。但是,到目前为止,人工智能主要应用于数据驱动和分析工作流程。 创造力和构思被认为非人工智能的能力。 但是,最近出现的生成式人工智能(GenAI)以及 StableDiffusion 和 ChatGPT 等程序促使这种情况发生了变化。GenAI是 AI 模型的新兴前沿,它在内容媒体(文本、图像、音频、视频)的大型数据集上进行训练,以创建新的文本、音频、图像等。

  • 2023-02-23
  • 阅读475

2022年中国能源大数据报告

2021年,面对复杂严峻的国际环境和国内疫情散发的多重考验,我国国民经济持续恢复发展,改革开放创新深入推进,民生保障有力有效,构建新发展格局迈出新步伐,高质量发展取得新成效,实现“十四五”良好开端。

  • 2023-02-23
  • 阅读607

2022中国智造观察报告

近年来,随着5G、AI等新一代信息技术与制造业的深度融合,中国制造业从高速增长转入高质量发展,应用范围向生产制造的核心环节不断延伸,有力支撑了制造业数字化、网络化、智能化转型升级,助力制造向“智造”转变,同时,中国制造品牌也借助抖音等新媒体平台实现品牌价值的传播和社会价值的传递。 针对中国“智造”产业的发展和格局变化,巨量算数着眼行业发展特征、用户变化及未来趋势,发布《2022中国智造观察报告》(,旨在从各方视角扫描市场,突出中国智造的成就,让用户切身感受“了不起”的中国智造。

  • 2023-02-27
  • 阅读291

中国科技创新智库发展现状研究——基于政府战略管理“三角模型”视角

科技创新智库是中国特色新型智库的重要组成部分,了解中国科技创新智库发展现状有助于提高中国特色新型智库建设质量。本文选取了3家科技创新智库作为分析案例,基于政府战略管理“ 三角模型”,构建了分析中国科技创新智库的理论模型。通过对3家中国科技创新智库的使命定位、治理结构和运行机制进行梳理比较,分析研究中国科技创新智库的发展现状。研究结果发现,中国科技创新智库还存在着专业化特色不明显、人才队伍结构有待进一步优化等问题。中国科技创新智库应充分发挥自身特色优势,通过“旋转门”机制加强人才队伍建设、重视研究方法等推动自身建设发展。

  • 2023-03-28
  • 阅读344
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  • 23页
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中国科技创新支撑碳达峰、碳中和的路径研究

中国提出2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和的目标。要实现这一目标,应充分发挥科技创新的支撑作用,促使我国能源结构不断优化,促进碳排放强度下降,推动产业结构调整。但是,目前我国在新能源技术利用效率、绿色低碳技术推广应用甚至相关技术创新的体系化能力建设等方面仍然存在一些不足。因此,科学谋划实现碳达峰、碳中和的路径与方案,需要立足可持续发展新阶段,贯彻绿色低碳新发展理念,统筹好发展与减排、整体与局部、短期与长期的关系,以科技创新为推动力,形成绿色低碳的能源结构、产业组合、生产方式、生活方式、空间布局。

  • 2023-03-28
  • 阅读357
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数字化工厂与工厂仿真

数字工厂与数字化仿真应用,致力于为客户提供最优的全方位数字化仿真解决方案。工业仿真覆盖的业务范围包括产线 布局规划设计、工厂物流方案评估与优化、自动化方案设计、物理世界仿真等,随着工业仿真应用的不断深化和拓展,数字孪生作为工业仿 真的新标签不断受到工业界关注的目光。

  • 2023-04-04
  • 阅读195
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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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