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某大型集团管控制度流程 (61页 PPT)

根据前期管控模式优化设计的内容,集团总部定位拟确定为集团整体的战略决策中心,包括战略发展和资源优化两个关键领域。基于定位,建议着力强化18个总部能力的建设,其中支撑集团战略发展的核心能力有6个,应成为制度建设覆盖的重点内容。

  • 2024-02-27
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IDC&端点科技:2023全链协同链接未来-以供应链为核心的新一代ERP

在政策、技术、创新和生态的多重驱动作用下,数字化企业的运营形态、经营链路以及管理模式都在发生深刻的变化。数字化的广泛连接和信息交换能力,使传统B端和C端市场的清晰界限变得模糊,企业在面向终端用户的布局上,将更加趋向于跨界融合下的全场景覆盖,从而使商业模式不断获得创新。同时,供应链和市场端的管控难度在不断提升,故企业端到端的全链路贯通能力变得更加重要,全链路协同水平将深刻影响企业未来的发展空间。此外,数字化时代的企业管理理念也需要持续升级,从以产品为中心的单一价值导向,转为以客户为中心的价值重构,进而寻求多方共赢。

  • 2024-01-31
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M2觅途咨询:2023年氢能产业洞察白皮书

能源是国民经济的命脉。随着工业化和城镇化进程的不断提升,我国已成为全球能源消费大国。与此同时,我国能源对外依存度高、结构有待优化、碳排放量大等问题也不断显现,可持续发展、能源转型、能源安全等成为我国重点发展 领域。氢能是一种来源丰富、绿色低碳、应用广泛的二次能源,正逐步成为全球能源转型发展的重要载体之一。2022 年 3 月,国家发展改革委、国家能源局联合印发《氢能产业发展中长期规划(2021-2035 年)》,以实现“双破”目标为总体 方向,明确了氢能是未来国家能源体系的重要组成部分,是用能终端实现绿色低 碳转型的重要载体,也是战略性新兴产业和未来产业的重点发展方向。

  • 2024-01-31
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大模型安全解决方案白皮书 2023

本白皮书旨在全面探讨大模型安全风险,并为各界提供指导,以确保大模型在广泛应用中的安全性和可信度。通过深入剖析大模型领域的安全挑战,我们可以制定切实可行的措施,确保大模型在为人类创造价值的同时,也能够保障个人隐私、社会稳定和信息安全

  • 2024-01-17
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StartDT:2023数智时代制造业转型实践报告

近年来,我国制造业逐渐呈现出两大趋势。一是制造业数字化转型的步伐加快,企业通过引入先进技术,如云计算、大数据、人工智能等,提升生产效率,优化产业链条,实现高质量发展。以东风汽车集团为例,其通过与华为合作,建设云数据中心,推动业务信息化,以应对行业挑战。

  • 2024-01-16
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预训练大模型白皮书

以ChatGPT为代表的AI大模型技术席卷全球,不仅将人工智能推向新的拐点,也让更多人注意到了其底层技术——生成式人工智能(AIGC)。AIGC时代,大模型作为基础设施,将为千行百业赋能,场景广阔,潜力无限。具体到保险行业,AIGC有望在保险产品设计、精算、营销、运营、客服等全链路环节提供深度的技术加持,推动行业提升效能,实现高质量发展的同时,进一步提升普惠金融服务的广度与深度,为中国消费者提供更智能、更便捷、更有温度的保险产品与服务。

  • 2024-01-12
  • 阅读237
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智慧水利总体解决方案(61页 PPT)

智慧城市成为我国信息化推进的重要抓手,集成了多种先进信息技术,聚合了多领域信息化应用,提出了多层次的需求,提供了多种便民智 慧服务,对“智慧水利”的提出起到了重要推进作用;

  • 2024-01-11
  • 阅读202
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华为:迈向智能世界白皮书2023-云核心网

自 2021 年 3GPP 建立 5G-Advanded 项目,以及华为提出 5.5G Core 理念以来,产业对 5.5G的研究已经经历了 2 年时间,在这两年里,标准有了长足的进步,R18 已经立项接纳了 28 个课题,同时产业各方也在积极创新、实践,以找出真正的技术价值方向。

  • 2023-12-28
  • 阅读186
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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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

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