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BOM清单

为什么要问诸如物料清单 (BOM) 这样令人打哈欠的烦恼话题呢?与制造专业人士提起这个问题,他们的目光立刻变得呆滞,而精益文献在这个问题上却保持沉默。 然而,参与装配的每个人都同意,BOM 是其活动的核心,BOM 长期存在准确性问题,这些不准确性的解决方法会损害公司更新和定制产品的能力,而且 BOM 维护会占用资源。也许值得对这个主题进行一些思考并进行对话。

  • 2024-04-22
  • 阅读205

中国信通院:中国5G发展和经济社会影响白皮书(2023年)

近年来,数字技术全面赋能文化行业、推动供给侧和消费端的深刻变革,并应运而生了一大批数字文化新业态、新模式。这些新业态已经成为文化行业中最富活跃度和成长性的力量之一,不仅丰富了人们的精神生活,增强了大众的文化获得感、幸福感,也深刻改变着文化的生产、传播和消费方式,推动着文化行业的转型升级和高质量发展。

  • 2024-05-07
  • 阅读271
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  • 35页
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中国信通院:电动化、网联化、智能化时代新能源汽车产业链全要素生产率报告(2023年)

全球汽车产业正经历着一轮技术革命和产业变革,业内人士普遍认为这轮变革的前半场是电动化,后半场是网联化和智能化。技术革命引发产业变革往往为后发国家提供换道超车的机会窗口,党中央抓住机遇前瞻部署技术研发和产业发展,我国在这场变革中走在世界前列。当前我国新能源汽车产销量全球第一,动力电池、智能网联等技术发展迅速,汽车品牌影响力逐渐扩大。如何巩固和增强汽车产业发展优势成为产业界和政界共同关注的话题。

  • 2024-05-07
  • 阅读525
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  • 45页
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2024Al+洞察报告:重塑与创造

从围棋高手AlphaGo到万能助理ChatGPT,AI(人工智能)产业在不断发展和突破。现在,AI不仅能快速理解和生成人类的语言,还可以在内容创作、软件开发、教育办公等多种场景中发挥关键作用。工业革命时代的机械与流水线提升了“体力劳动“的效率,而今AI大模型提高了”脑力劳动“的效率,带来新一轮席卷各行业的“AI+”技术革命。

  • 2024-05-07
  • 阅读168
  • 下载0
  • 44页
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【中文译版】StableDiffusion3技术报告

虽然指定从数据到噪声的前向路径可以实现?效的训练,但它也提出了选择哪条路径的问题。这种选择可能对采样产?重要影响。例如,?法消除数据中所有噪声的前向过程可能会导致训练和测试分布的差异,并导致诸如灰度图像样本之类的伪影。

  • 2024-05-07
  • 阅读166
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  • 28页
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联合国教科文组织:2024人工智能时代的高等教育白皮书

近年来,中国软件行业协会积极推进和落实青少年人工智能编程教育的相关标准的制定和应用推广,推动我国基础教育与高等教育软件类。

  • 2024-05-07
  • 阅读200
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  • 49页
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德勤:金融服务业数字化转型,从开放银行到开放数据

金融服务业的数字化转型已扩展至更广泛的生态系统中,催生了新进参与者且角色发生了转变。这些生态系统与由不同 参与者组成的动态价值网络共同演变,参与者通过复杂的合作、竞争和创新模式创造价值。数据政策对这些生态系统中 不同参与者的角色、责任、机遇和价值链定位具有重大影响。

  • 2024-05-07
  • 阅读268
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  • 32页
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蛋壳研究院:2023数字医疗年度创新白皮书

珠宝有广义与狭义之分,狭义的珠宝单指玉石制品,广义的珠宝应包括金、银以及天然材料(矿物、岩石、生物等)制成 的,具有一定价值的首饰、工艺品或其他珍藏,故古代有“金银珠宝”的说法把金银和珠宝区分出来。

  • 2024-05-07
  • 阅读278
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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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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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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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