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119页PPT告诉你什么是数字政府:数字政府建设重点和评估指标

新时代数字政府是在“立足新发展阶段、贯彻新发展理念、构建新发展格局”的历史方位下,坚持全心全意为人民服务的根本宗旨,以新一代信息技术为支撑,以应用场景为牵引,以数据治理为关键,通过重组政府架构、再造政府流程、优化政务服务,全面提升政府在经济调节、市场监管、社会治理、公共服务、生态环境保护等领域数字化履职能力,提升政务运行效能和政务公开水平,促进政府治理体系和治理能力现代化,实现政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化的新型政府运行形态。

  • 2022-08-30
  • 阅读752

数字孪生在网络全生命周期管理中的研究

随着消费者对于通信业务的需求越加丰富和多样化,通信网络架构和功能也变得越来越庞大和复杂。随着5G(5th generation mobile communication technology, 第五代移动通信技术)通信技术的应用,5G通信网络可以实现网络能力的按需编排与灵活开放,对于网络在全生命周期中的管理提出更高的要求。随着数字孪生技术的发展,可以应用数字孪生技术辅助通信网络全生命周期管理,从而提升网络管理质量,降低网络风险和成本,实现可视化感知和实时闭环控制。亚信科技在网络数字孪生方面进行了相关的实践工作,包括网络数字孪生平台和应用案例。该网络数字孪生平台可以实现通信网络运行指标的可视化监控分析,网络故障快速诊断以及全程可视化应急指挥调度。

  • 2022-08-24
  • 阅读1981

面向数字化转型的生产设备管理

面向数字化转型的生产设备管理

  • 2022-08-24
  • 阅读1907

《2022数字化采购发展报告》

《2022数字化采购发展报告》(下文称《报告》)由亿邦智库联合中国物流采购与联合会公共采购分会共同发布,以“发现创新”为年度主题,通过深入调研100余家企业,与多方专家和企业深度探讨,解析数字化采购三大转型路径,探明服务创新的八大模式,并梳理京东工业品、鑫方盛、1688等业内知名企业商业模式,探寻数字化采购创新模式和发展趋势。 《2022数字化采购报告》从全产业链协同效率、全要素生产力提升和全场景服务能力三个视角出发,深入数字化采购内部,发现数字化采购的创新规律、创新模式和创新案例。

  • 2022-08-19
  • 阅读1203

137页!数字孪生世界白皮书(关键技术、行业场景、应用发展)

?白皮书聚焦数字孪生世界的关键技术、行业场景与应用发展,梳理了数字孪生技术基础设施发展情况,深入分析产业化元宇宙发展趋势,技术体系以及包括城市、工厂、流域、双碳等典型行业的应用场景,旨在为产业界在规划建设数字孪生 世界时提供参考借鉴,助力数字孪生世界的技术演进和产业发展。

  • 2022-08-20
  • 阅读1714

《智能制造工业互联,企业数字化是关键,软件自主可控是核心》

制造业升级迎新机遇,工业互联迎来落地期:随着我国经济的持续发展和人民收入水平的不断提升,我国制造业的低人力成本优势逐漸丧失,提升制造业的自动化、信息化、数字化水平是制造业升级的关键。工业互联可助力实现企业生产的数字化和信息互通,有效提升企业生产效率和生产灵活性。因此,大力推动以5G为支撐的工业互联网发展成为我国未来的重要战略方向之一,也是5G商用后重要的下游应用市场。工业互联网体系分为五个层级,包括设备层、网络层、平台展、软件层和应用层,同时安全体系贯穿在工业互网五个层级之间。

  • 2022-08-19
  • 阅读1089

工业软件全景分析100页

今天分享一份的报告,系统学习工业软件。这份100页的深度报告系统研究了目前工业软件的现状、产品赛道、市场规模、应用情况、国内格局,以及现状与差距、国内外主流工业软件巨头介绍等。学习工业软件,这一篇就够了!

  • 2022-08-19
  • 阅读1072

数据治理:数据集成和应用模式的演进

在企业数据集成领域,已经有了很多成熟的框架可以利用,不同的使用场景下,应该选用不同的应用模式。目前数据集成的主要应用模式有以下几种:联邦数据库模式、基于中间件模式、主数据集成模式、数据仓库模式、数据湖模式,这些模式的技术着重点不同,但在应用上都是解决数据交换共享和使用的问题,以实现数字化企业的数据驱动业务、数据驱动管理的目标。

  • 2022-08-15
  • 阅读1857
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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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在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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