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数据中台-知识图谱平台

随着科技的不断发展,信息化从IT时代迈入DT时代,不管是数据的增量还是增速上都进入了一个全新的阶段,大部分规模企业和政府部门已经在构建发展大数据平台。如何高效利用数据,快速挖掘数据价值,将数据快速转变为业务知识,让数据赋能业务应用是各行业面临的难题。

  • 2024-02-14
  • 阅读278

数据中台-元数据管理

平台元数据具备采集多种数据库类型数据的能力;支持Hadoop生态圈;支持FTP。

  • 2024-02-14
  • 阅读191

数据中台-数据综合治理平台

数据综合治理平台融合元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据资产管理、血缘管理、数据安全管理、数据生命周期管理等产品模块,各产品模块可独立或任意组合使用,打通数据治理各个环节,快速满足政府、企业各类不同的数据治理场景。

  • 2024-02-10
  • 阅读251

数据中台-数据分层管理系统

数据通过数据集成,进入到数据中台的数据仓库后,可根据需求进行分层分类管理。数据分层分类是指将数据按照不同的主题、类型、来源等进行分类,形成多个具有逻辑关系的数据存储层级。数据分层管理是一种数据管理和组织,它将数据按照不同的层次进行分类和组织,以便更好地管理和使用数据。

  • 2024-02-14
  • 阅读208

数据中台—数据标签系统

随着互联网,物联网技术的发展,大数据时代来了。大数据时代带来的变革影响着我们生活和工作的方方面面。 越来越多的数据使得在数据中挖掘有价值的信息变得越来越难以以人工的方式进行,然而即使使用计算机技术,在海量的数据中寻找自己想要的数据依然是一件困难的事情,而从数据中不基于人的加工直接产生可用性价值在短期内依然是一个暂时看不到曙光的难题。因此,通过有效的大数据处理技术、手段快速提取使用者关注的数据成为了一个迫切的需求。

  • 2024-02-10
  • 阅读253

数据中台-数据加工处理平台

数据加工处理是实现数据标准化的过程,包括了数据的提取、清洗、关联、比对、标识、对象化等操作,支持实时计算和离线计算,支持批量处理操作。数据传输过程支持分布式数据传输方式。在数据处理过程中,引入人工智能技术,实现结构化和非结构化数据的处理,采用图计算和内存计算技术,实现数据的价值提升。在数据处理过程中,引入模型体系和标签工程和知识图谱技术,进一步提升数据价值密度,为数据智能应用实现数据增值、数据准备、数据抽象。

  • 2024-02-14
  • 阅读660

欧洲高温燃料电池及其氢储能研究进展

园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此,发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用,建设智慧型现代园区,成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大,信息化对园区推动作用日益明显,园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段,也成为提高管理水平,提升企业运行效率有效途径。

  • 2024-05-15
  • 阅读136
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  • 24页
  • pptx

SOFC系统性能评估与健康管控

园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此,发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用,建设智慧型现代园区,成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大,信息化对园区推动作用日益明显,园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段,也成为提高管理水平,提升企业运行效率有效途径。

  • 2024-05-15
  • 阅读142
  • 下载0
  • 27页
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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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5G+大模型智慧工业园区解决方案

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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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