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智慧园区信息化总体解决方案

通过健康小屋和自助监测点提升社区医疗服务效率,完善社区服务体系,实现社区健康和谐发展 开展健康信息自助监测,提高慢病筛查效率,提升慢病健康管理 开展自助建档,提升社区居民健康自助能力,共享健康档案

  • 2024-10-16
  • 阅读179

烟草集团物流数字化应用架构设计解决方案

物流是一个控制原材料、制成品、产成品和信息的系统。“物流”或也可详称为其最终目的之“策略性物流运输”或“策运”。物质资料从供给者到需求者的物理运动,是创造时间价值、场所价值和一定的加工价值的活动。物流是指物质实体从供应者向需求者的物理移动,它由一系列创造时间价值和空间价值的经济活动组成,包括运输、保管、配送、包装、装卸、流通加工及物流信息处理等多项基本活动,是这些活动的统一。

  • 2024-10-16
  • 阅读262

Sensor Tower:2024年日本市场数字广告洞察报告

报告提供2024年?本市场零售品牌数字?告的深?分析。其 中包 括 20 2 4 年 ? 本市 场 数 字 ? 告 ? 出和 曝 光 量 趋 势 , Rakuten、Amazon和NTT等头部品牌在?本市场数字?告投放 表现、主要渠道和热?素材。报告同时通过案例分析,探析 花王 (KAO ) 在 ? 本和 美 国 市 场 的 数 字 ? 告投 放 、 受 众 ? 户画 像,以及?告渠道的异同。

  • 2025-01-02
  • 阅读209
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  • 39页
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36页PPT|三一集团灯塔工厂建设方案

三一集团是首个在制造领域获得数字化转型“全球灯塔工厂”企业。采用了物联网、云计算、大数据等多种技术手段。数字化转型使三一实现了全面的信息化管理,通过ERP、CRM、HRM等信息化系统的协同运作,实现了企业资源的高效利用和优化。三一重工的数字化转型之路不仅推动了企业自身的升级和转型,也为整个工程机械行业注入了新的活力和动力。

  • 2025-01-08
  • 阅读325

一文探讨灯塔工厂内涵、架构设计及标杆案例实践

2018年,由世界经济论坛和麦肯锡共同推出,灯塔工厂就是智能制造的领路人,当我们遭遇大风大浪、黑暗、不知道方向的时候,人们会需要灯塔。灯塔工厂具备网络化、自动化、更优化的特征,同时也具备代表性、技术性、高效性和价值性,给广大的制造业指路。灯塔工厂不是目的,而是一个阶段、一个里程碑,是一个重新塑造自己、塑造制造业的开始。

  • 2025-01-08
  • 阅读323

思科:2024企业出海数字化白皮书

随着全球化的不断深入,企业跨国经营已成为一种常态。欧美日韩等国家的企业因技术优势、资本积累和品牌影响力,带头在全球范围内扩张,通过设立分支机构、建立合资企业、收购当地企业等方式进入新市场,获取资源、分散风险并把握更多增长机会。这些企业借助强大的研发能力和成熟的管理模式,在全球范围内构建了复杂的供应链和销售网络,推动了全球产业分工和经济一体化。

  • 2025-08-19
  • 阅读129
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  • 35页
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系统运维方案及巡检报告通用模版

通过购买专业运维服务,进一步加强xxx数据中心运行维护,对数据中心运行维护流程提供先进的管理理念与流程,并通过专业的技术支持为数据中心运行维护工作提供专业的技术平台,满足xxx 大数据量安全存储的要求,可以满足多种应用运行环境稳定的要求,可以满足系统及数据高效、可靠和安全运行的要求,可以满足运行设备统一管理、及时的故障恢复的要求,可以保证在数据中心构建的应用系统和数据集中运行的设备平台正常运行,满足省本级数据库和应用系统的建设需要,达到高效、稳定、安全和高扩展性的要求,为实现省本级信息化建设的可持续发展奠定集中统一的设施基础。

  • 2025-08-21
  • 阅读241
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  • 13页
  • pdf

AI智慧文化中心智能化系统设计方案

面向 综合性文化服务中心的不同对象,提供ROADS化体验,帮助员工提升工作效率,带给观众宾至如归的体验,使文化中心运营从计划模式向按需模式转变,支撑基于大数据的管理决策。

  • 2025-08-21
  • 阅读177
  • 下载0
  • 25页
  • pdf
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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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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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1950年,“计算机之父”和“人工智能之父”艾伦·图灵(AlanM.Turing)发表了论文《计算机器与智能》,这篇论文被誉为人工智能科学的开山之作。在论文的开篇,图灵提出了一个引人深思的问题:“机器能思考吗?"。这个问题激发了人们无尽的想象,同时也奠定了人工智能的基本概念和雏形

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