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企业经营大数据分析案例

现代企业制度是适应市场经济体制环境的规范建立的完善的企业法人制度;是以有限责任为核心,以产权关系清晰、权利职责明确、政企职能独立、管理方法科学为主要内容的企业制度。

  • 2021-06-23
  • 阅读712
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数据离散区间特征与数据发现一应用

P-集合(packet-sets)具有动态特性,它是由内p-集合XF(internalpacketsetXF)与外P-集合XF (outerpacketsetXF)构成的集合对(XF,XF)。利用p-集合,给出F-数据离散区间、F-数据离散区间的概念;利用 这些概念,给出信息系统输出数据的数据离散区间特征,给出数据过滤概念;提出数据离散区间定理、数据还原定 理、数据过滤定理、数据过滤剩余与数据辨识定理,给出应用。p-集合是研究信息系统输出数据变化的一个新理 论与新方法。

  • 2021-06-21
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美国力推第三次人工智能技术浪潮及AI对智能建筑的影响

人工智能正越来越成为人们生活中熟悉的“伙伴”。人工智能技术在建筑领域的应用也已经成为现实。随着时代发展的步伐,各种人工智能技术在建筑设备中的应用将会愈来愈多。文章介绍了“美国为什么要力推第三次人工智能技术浪潮”的原因,并阐述了“人工智能技术对智能建筑行业可能的影响”等问题。

  • 2021-06-23
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CIC2020年区块链技术前沿报告28页

本报告分析了区块链全球发展态势、国内发展现状,国内外区块链技术预见、工程难题、标准制定,涵盖区块链底层技术、跨链技术、交换技术、软硬协同技术、关键密码学技术以及相关监管架构、系统脆弱性分析和政策建议等。报告内容丰富、真实、深厚,有覆盖全面和关键侧重,可作为高校、研究机构以及金融、能源、政务服务、司法、医疗健康、产品溯源、智慧城市、物流等区块链应用行业发展和政府部门政策制定的参考。

  • 2021-06-23
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CMRI基于区块链的数字身份研究报告28页

本研究报告将聚焦以数字证书作为凭证的数字身份认证技术,分析在具体实践中遇到的问题,提出基于区块链技术的数字身份认证应用方案,并介绍其在移动通信网络中的应用场景。

  • 2021-06-23
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阿里研究院amp百度发展研究中心amp贝恩公司中国数字经济互联网之中国特色发展模式23页

展望未来,在新的时代背景下,伴随经济开启内循环、“十四五” 即将开启序幕的时代背景下,中国特色平台发展模式将创造更大的价值,同时也对各利益相关方提出更高的要求。具体看,政府行动一马当先。十四五规划中,政府提倡重视科技创新,深化需求侧改革,释放消费需求。通过进一步完善政策监管措施,为该模式的健康发展持续提供坚实的基础设施以及充满活力且有秩序的监管体系。

  • 2021-06-23
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大数据支持下的数据新闻生产方式研究

随着社会的发展以及技术的进步,人类社会的数据存量正在以难以理解的速度增加,数据类型也越来越多。这些数据中蕴含着巨大的价值,被称作“新的石油”、“类似于货币或着黄金的新型经济资产”,它业已成为新的生产要素,成为关乎社会发展的重要资源和财富。海量的数据增长规模也催生了“大数据”这一概念。在过去的几年间,“大数据”一词已经成为各个行业、各个学科反复提及的热词,人们用它来描述和定义信息爆炸时代人类社会各领域产生的海量数据,甚至是被视作一个时代的来临。它出现的革命性意义不仅在于大规模数据的爆炸性增长,而且在于不同于以前数据发掘、处理和利用方式上的质的飞跃。随着大数据时代的到来,面对着数据量的飞速增长,如何在有效利用大数据,通过有效的数据挖掘、分析和呈现,转变新闻的生产方式,更好地满足人们的信息获取的需求,成为大数据时代下新闻业务变革的重点。

  • 2021-06-23
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数据簇与缺损数据修复-还原

数据库系统的负载自适应是指数据库系统通过对负载的过滤和控制有效利用系统资源去满足负载性能要求的过 程。自治数据库系统负载管理框架(Autonomic Workload Management Framework,AWMF)是一种负载自适应的总体框 架,给出了负载自适应的基本组件和主要工作过程。研究 AWMF 对交易型负载(Transactional Workload)的有效性,提出 了基于查询成本(Query Cost)的交易型负载的排队网络模型,以该模型作为性能预测部件实现了 AWMF的原型实现—— 查询调度器,通过实验验证了 AWMF对交易型负载的有效性。

  • 2021-06-23
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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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