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腾讯智慧校园职教版产品项目介绍

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。

  • 2024-05-16
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生态系统视角下的智慧校园建设方案

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。

  • 2024-05-16
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锐捷高校校园网极简运营解决方案

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。

  • 2024-05-16
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IMA&上海家化:2023基于客户价值理论的快消企业数字营销投入决策及回报分析报告-以上海家化佰草集为例

随着数字化时代的到来,如何在一个快速变化的市场环境中有效地进行营销投资,以确保每一笔投入都能带来 期望的回报,是企业获得竞争优势的基础。特别是在快消行业,产品的生命周期较短,消费者的购买决策周 期更为迅速,这使得营销策略需要更为灵活和及时。

  • 2023-11-22
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IDC&新华三:2023融合全光网络白皮书

着数字化时代的到来,如何在一个快速变化的市场环境中有效地进行营销投资,以确保每一笔投入都能带来期望的回报,是企业获得竞争优势的基础。特别是在快消行业,产品的生命周期较短,消费者的购买决策周期更为迅速,这使得营销策略需要更为灵活和及时。

  • 2023-11-22
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IBM:智能网联汽车:在迅猛的数据洪流中抢占先机

Colin 负责捷豹路虎 (JLR) 的 V2X 智能网联汽车技术和全球路线图。他热衷于智能网联汽车技术,致力于与 ADAS、动力总成、信息娱乐以及辅助和自动驾驶团队合作,为捷豹路虎开发和实施解决方案。Colin 也是捷豹路虎在 5G 汽车协会(5GAA) 的代表和董事会成员,该协会是一个跨行业协会,专注于为未来的移动和运输服务开发端到端解决方案。Colin 参与了英国政府的智能网联汽车技术试验和测试计划。

  • 2023-11-22
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电力设备图像智能识别技术实用化提升与实践

介绍电力设备图像识别的应用背景和关键技术,分享应用案例,最后做了总结和展望。新型电力系统建设的加快深入推进,对电网持续可靠供电、安全稳定运行等方面提出了更高的要求,传统模式在平衡安全经济、绿色发展过程中的矛盾日益凸显,巫需结合智能化、数字化技术,推进图像智能识别技术应用,赋能智能巡检终端,实现设备监控集约化与管理精益化,推进电网向能源互联网加快升级和数字化转型

  • 2023-11-23
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智慧校园建设方案(38页 PPT)

有效发挥校园教育数据的价值,为教师教学、学生学习提供数据依据,为学校的教育管理决策提供可靠的数据支撑。

  • 2023-11-23
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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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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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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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