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第1场:全省战略客户分行业、分片区“群狼围猎”专题部署-大数据专题会V3.3-smj

以核心应用为抓手,持续优化平台架构,推动部门数据整合、构建各类主题库、加强数据治理和数据安全、创新融合数据应用。随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

  • 2021-07-08
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迅捷混凝土ERP管理系统通用解决方案

苏州迪晟电子科技有限公司致力于基层政务和混凝土行业电脑机房智能监控、安防、数据采集领域产品的研发、销售与技术咨询服务,公司立志成为该行业产品及服务的主流供应商,为企事业单位的计算机软硬件提供安全、高效的服务平台。

  • 2021-07-02
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Linux操作系统应用与安全第8章常用服务器配置与管理

本章要求掌握Linux系统下的常用服务器的功能与配置,掌握Linux系统下的常用服务器的管理方法,DNS服务器的安装、配置和管理,DHCP服务器的安装、配置和管理。

  • 2021-07-01
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T公司售后服务质量评价和改进研究

第四次工业革命以来,物联网大数据、智能制造技术实现了前所未有的进步。传统的制造型企业迎来了由机械自动化向人工智能转型的加速期。越来越多的客 户不仅对产品提出了更高的个性化需求,而且对企业的服务质量水平要求日渐苛刻。制造型企业要在激烈的市场竞争中脱颖而出,一方面要依靠生产工艺的革新,提供高质量的产品,另一方面还要适应客户不断变化的需求,提供差异化服务。新的市场环境下,及时准确地满足客户的服务需求对企业的发展起到关键作用。

  • 2021-07-01
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我国家电制造企业跨国并购绩效研究——以美的集团并购德国库卡为例

我国是全球最大的家电市场和家电制造基地,家电行业作为我国制造业的重要组成部分,是我国少数几个在国际上具有竞争力的行业。然而,近年来由于全球经济发展速度缓慢、复苏乏力,从而导致国际市场环境恶化。与此同时,我国经济步入新常态,消费需求下降,在多重因素的叠加影响下,我国家电市场需求下跌。我国在2015 年全面推进实施“中国制造 2025”战略,推动制造业由大变强,“智能制造”是其发展核心,工业机器人是其聚焦的十大重点领域之一。目前大多机器人制造的核心技术由外国制造商掌握,因此为了在短时期内实现企业转型升级,获取新的经济利润增长点,我国家电制造企业纷纷开始进行跨国并购。对跨国并购绩效的评价是衡量并购行为是否可以为企业创造价值、并购的投资决策是否可行的重要标准。

  • 2021-07-01
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JN设计研究所知识型员工绩效管理研究

伴随着工业 4.0 的出现,“智能制造”一词慢慢的出现在人们的视线中,它 使得我们的传统制造业正逐步向智能化转型。制造业智能化的过程并非像建设一 条生产线那般简单,而是需要投入大量的研发人员对智能化的设备进行研发。因 此,研发队伍的主力军—知识型员工在设计研究所中的地位正在逐步攀升。但是 由于我国学者对知识型员工的研究起步较晚,针对知识型员工绩效管理的研究成 果更是凤毛麟角,大多数设计研究所对知识型员工的管理仍采用传统的思想和办 法,其效果可见一斑。因此,对我国设计研究所中知识型员工的绩效及其管理方 式的研究是迫在眉睫的。

  • 2021-07-01
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FR公司非标设备制造与安装调试业务流程改进研究

科学技术的不断发展进步,信息化的变革发生着倾覆性的变化。信息化技术已经渗透 到社会的各行各业,智能制造的新模式应运而生。互联网平台和互联网通信技术融入制造 业,经过深度渗透,创造了制造业新模式。借助互联网高效、快捷和容易传播等特点,更 好的整合制造业资源,实现制造业高速发展,就必须运用科学的管理方法,先进的制造理 念,降低企业制造成本,增强企业核心技术优势,提高企业利润率。

  • 2021-07-01
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H化工集团情报共享体系及平台构建研究

在如今的信息时代背景下,人类社会的半只脚已将迈入了 “万物互联、智能计算、开放共享”的新时代。传统行业纷纷向数字化转型,智能制造、工业互联网等新模式崛起,推动制造型企业在生产方式和商业模式上发生变革。面对错综复杂的内外部环境,在充分竞争的市场环境下,获取有价值的情报对于企业来说尤为重要。

  • 2021-07-01
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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

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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《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

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