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互联网背景下传统零售业转型的思考

互联网背景下传统零售业转型的思考,新零售形态

  • 2021-06-28
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工业物联网推动智能制造解读工线传感器网络抗毁性关键技术研究

工业物联网推动智能制造解读工线传感器网络抗毁性关键技术研究

  • 2021-06-25
  • 阅读170
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工业物联网及工业大数据安全探讨_嵇绍国

近年来,世界各国掀起以工业物联网(oT)为代表的"第四次工业革命"。工业大数据是制造业数字化、网络化、智能化发展的基础性战略资源。IIoT和工业大数据的融合,结合当前5G、边缘计算、人工智能、区块链和AR/II VR等技术的加速发展,共同推动了"第四次工业革命"进程。本文通过对oTII与工业大数据在定义、特征、优势和风险方面的剖析,对oT大趋势下如何保II护oT及工业大数据安全进行了探讨,供读者参考。

  • 2021-06-23
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赛迪智库数据安全治理白皮书35页

面对数据安全威胁日益严峻的态势,着力解决数据安全领域的突出问题,有效提升数据安全治理能力迫在眉睫。然而,由于数字技术促使数据应用场景和参与主体日益多样化,数据安全的外延不断扩展,数据安全治理面临多重棘手困境。为此,本白皮书在分析我国数据安全风险、治理现状、治理困境的基础上,从政策、监管、产业生态建设、国际合作等方面提出综合解决路径。

  • 2021-06-23
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公共图书馆大数据服务研究与创新

现代公共文化服务体系建设和国家大数据发展战略为公共图书馆发展大数据服务提供了方向指引,推动了公共图书馆大数据服务研究向纵向发展。

  • 2021-06-23
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区块链技术在海关智慧通关领域的应用研究

随着电子货币的兴起,作为底层架构的区块链技术迅速普及,其在相互弱信任场景下实现多方信任具有不可替代的作用。区块链在供应链、价值链这类相对松散组织模式下的治理能力优势,在跨境贸易场景中能有效解决海关、贸易商、物流方、金融机构及其他相关主体之间的信用能力和服务效率问题。通过分析区块链技术在海关智慧通关场景下从强中心化管理架构到弱中心化管理架构的改造,旨在增强政府监管能力、降低供应链摩擦成本,增强机构间的数据互信、信用互信,促进各方业务协作。

  • 2021-06-23
  • 阅读180
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基于CIM智慧城市的规划

文章对基于CIM智慧城市的规划领域进行研究,指出目前CIM仍停留在BIM和GIS阶段。通过对CIM应用场 景的调研,阐述在基于CIM的智慧城市业态下,如何能够更好的开展“智慧城市”规划,以提升城市规划水平。文章指出,把智能化手段融入到传统城市规划的过程中,应把CIM相关内容(BIM、GIS和IOT)与AI、大数据和云计算等技术相结合,在多场景下对规划方案优选,实现规划精准、要素全面、场景真实的规划效果。还提出CIM不仅应用在智慧城市的规划建筑行业,还覆盖政务服务、城市治理、公共服务、产业经济等多个智慧城市的其他领域,通过基于CIM的智慧城市相关规划手段,可加快智慧城市向前演进的速度。

  • 2021-06-23
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智慧课堂中的数据应用理路与策略设计

数据正在成为推动教学创新的关键性力量,智慧课堂为全维度、全流程教学数据的采集提供了便利条件。为解决智慧课堂实践中存在的数据应用思路不清、数据价值难以有效发挥的现实问题,智慧课堂数据应用应有基本理路,即坚持“数据唯有应用才能产生价值,数据价值具有衰减性”的基本理念,采用“教学目标导向”和“教学数据导向”相结合的应用模式。智慧课堂数据应用有五种典型场景:精心备课、精细授导、精准评价、精益辅导、高效教研;有三个特征:数据的全维度化与全流程化,数据分析结果的即时反馈,高度关注学生的学习投入状态。另外,智慧课堂数据应用要实施四项关键策略:高度重视多模态数据采集与分析,提升数据应用的科学性;高度重视数据的即时反馈,提升数据应用的时效性;高度重视学生的学习投入,提升数据应用的多样性;高度重视数据的隐私保护,提升数据应用的安全性。如此能够提升智慧课堂的数据应用价值,推进数据驱动的教学创新与变革。

  • 2021-06-23
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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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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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