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数据中台-数据仓库系统

数据仓库之父比尔·恩门(Bill Inmon)在1991年出版的“Building the Data Warehouse”(《建立数据仓库》)一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策(Decision Making Support)。

  • 2024-02-14
  • 阅读192

超全MES/MOM系统基础知识

MES(ManufacturingExecutionSystem)即制造执行系统, 是实现智能制造的核心系统之一。 与PLM、ERP并称为信息化三驾马车的MES。上接ERP、PLM、CAPP等系统,下接SCADA、PLC以及各类物理生产设备,主要负责生产管理和调度执行。

  • 2024-02-14
  • 阅读1886

库存的基本介绍,种类和功能

首先来简单解释一下概念,库存(Inventory)是用来维持企业的日常经营,我们需要原材料(Raw Material)来启动生产,维修与生产耗材(Maintenance,Repair,Operating)来辅助生产活动

  • 2024-02-14
  • 阅读288

Python|机器学习之数据清洗

目录结构 1. 机器学习之数据清洗概念 1.1 机器学习 1.2 数据清洗 2. 数据清洗 2.1 实验目的 2.2 实验准备 2.3 实验原理 2.4 实验内容 2.4.1 获取数据,整体去重; 2.4.2 整体查看数据类型以及缺失情况; 2.4.3 删除缺失率过高的变量; 2.4.4 删除不需要入模的变量; 2.4.5 删除文本型变量,有缺失值行; 2.4.6 修复变量类型; 2.4.7 变量数据处理方式划分; 2.4.8 变量数据处理方式划分; 2.4.9 拼接数据处理流水线. 2.5 实验心得

  • 2024-02-16
  • 阅读240

Gemini1.5突然发布,最新技术报告!总体上性能暴增,最惊艳的是支持100万Token窗口

这次的发布非常突然,并且距离1.0的正式发布,甚至不到3个月!整体模型性能大幅增强,并且支持100万token上下文窗口,为目前所有大模型中最长的存在! 感兴趣的话下载原版或翻译版查看哦!这则技术报告比起Sora也是很惊艳的一次发布!

  • 2024-02-17
  • 阅读267

某集团数字化平台建设实践

集团高质量发展中的极端重要性。必须统筹规划,标准先行,打牢基础,不畏难、不焦虑、重行动,牢牢把握数字化转型的方向、路径、目标;必须以数字说话,助数据先行,让信息共享,需求部门提好需求,业务部门做好对接,技术部门做好保障;必须实现业务流程化,业务数字化,数字业务化,扎根集团实际,紧跟问题导向,全面提升数字化转型能力,做好服务;必须一车双轮,软硬兼施,遵守契约,保证安全,系统安全加固要同步建设,同步实施,做到数据传输、存储和使用安全,提高数据后台管控能力;必须面向企业、面向公众、面向社会,加快应用推广,深挖潜在需求,不断迭代系统,持续优化服务,擘画内循环,对接外循环,做好系统对接、数据融合、平台运营。

  • 2024-02-17
  • 阅读203

数据中台建设方法论

数据中台是指通过数据技术,对海量数据进行采集、计算、存储、加工,同时统一标准和口径。数据中台把数据统一之后,会形成标准数据,再进行存储,形成大数据资产层,进而为客户提供高效服务。这些服务跟企业的业务有较强的关联性,是这个企业独有的且能复用的,它是企业业务和数据的沉淀,其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本,也是差异化竞争优势所在。

  • 2024-02-17
  • 阅读189

智慧园区综合安防系统详细解决方案(65页 PPT)

方案以安保服务为宗旨,以管人、管车为核心,以园区管控包围的方式,构建全包围、多点位的企业全园区综合安防管理系统。

  • 2024-03-12
  • 阅读184
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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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全球热泵行业数据发展报告(简介版)

数据来源链:空气源热泵主机厂家、上下游产业链企业、市场经销商、第三方相关机构,所涉及到的金额均为2023年自然年收入, 均为不含税销售收入。

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人工智能行业-2026年人工智能趋势研究

感觉ChatGPT横空出世仿佛是上辈子的事情,但自从生成 式人工智能(AI)革命全面展开,也仅仅过去了三年。从 那时起,无数新平台和用例如雨后春笋般涌现,品牌和用 户对生成式AI的理解也在稳步演变。

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人工智能在玩具箱中:父母如何看待针对儿童的AI玩具

智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品,被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能 力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪,父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及 模拟社交或情感反应的挑战(赫斯和梅辛格,2025;拉德斯基,2025;苏金德,2025)。与此同时,该领域的早期安全 检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出,部分智能玩具收集儿童敏感数据,比如儿童的声音和对话, 在测试中,这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容(穆雷等人,2025)。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题 ,也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。

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市场研究:专项债助力土地收储落地观察

2024年11月,自然资源部正式发文,明确允许地方政府运用专项债券资金收回收购存量闲置土地,优先覆盖企业无力开发、已供应未动工的住宅与商服类闲置用地,为盘活存量土地、优化土地供需格局提供了政策依据。

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