互联网技术和互联网思维的广泛应用，为传统制造业的发展提供了新的发展思路。“互联网+”概念已经成为制造业企业所认同的价值观，而传统的商业模式已经逐步被替代。互联网时代，制造业企业面临的外部宏观环境一直发生着潜移默化的变化，而一味守旧的商业模式必然会遭到时代的抛弃。互联网技术和互联网思维的广泛应用，为传统制造业的发展提供了新的发展思路。商业模式的创新，是以外部环境变化为主导，制造业企业以提升企业竞争实力为目的，主动通过管理方式创新、技术范式创新和经营模式创新等手段应对环境变化，实现制造业企业的价值创造和价值实现。“互联网+制造业”的跨业态融合商业模式，是制造业企业对互联网技术和互联网精神的消化、吸收、利用，是对传统商业模式所做出的创新，也是应对外部商业环境变化所做出的反应。基于此，本文所要探索的内容就是在互联网时代背景下，我国本土制造业企业如何通过商业模式的创新，提升企业的核心价值，积极应对外部竞争。
近年来，随着移动互联网和大数据的发展以及基于云平台大规模计算能 力的不断突破，人工智能技术发展迅猛。如今，人工智能技术已经成为影响 人类生活、工作及社会未来发展的一项重要技术，应用领域十分广泛，其社 会应用价值越来越凸显。人工智能技术正在改变着人类活动的各个方面，发 挥着特殊而重要的作用，因而受到了人们的广泛认可和普遍关注。
金融危机之后，随着全球经济形势的持续低迷，我国代工企业原有的比较优势逐渐消失，多数代工企业被锁定在价值链低端环节，利润率持续低下，外向型代工模式难以为继，实施战略转型已成为必然。2015 年我国政府提出“互联网+”行动计划，推进先进互联网技术与传统企业相结合，为代工企业实施转型提供了发展契机。
近年来，智能制造已经成为全球制造业大国之问竞争的热点，美国、日本、德国等西方发达国家和新兴制造业大国都不约而同的把发展智能制造定位为未来产业战略的核心和提升国家竞争力的关键。在迈向智能制造的过程中，MES系统作为一套面向制造企业车问执行层的生产信息化管理系统，在未来将会被制造业企业广泛的采用。作业成本法作为一种科学的成本管理方法相对于传统的成本核算，能够更加准确的反应产品的真实成本，利于企业成本的实际控制。如何把二者有效地结合起来，充分整合各自的优势，是一个非常有价值的课题。
人工智能（学科）是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智能功能，并开发相关理论和技术。
枣庄市智慧城市建设研究，建设过程的问题与经验
随着互联网的发展，后端服务和容器编排技术的日益成熟，微服务成为了后端服务的首选，Kubernetes 也已经成为目前容器编排的事实标准, 微服务拥抱容器时代已经来临。笔者结合自己的经验，写了这篇微服务+ Kubernetes 入门宝典，希望能够抛砖引玉。能让大家了解 微服务和 Kubernetes 如何配合。上卷主要描述 微服务设计，项目实现，kubernetes 部署，微服务的部署 高可用和监控 这几个部分。下卷计划讨论服务化网格和数据持久化, 有状态服务，operator 这几部分。本文由我独立完成（ppmsn2005#gmail.com）如有任何错误，
开源项目，基于 Linux，打内核补丁，2005年初成了xensource 公司，专注于这个产品的开发和推广，目前有Intel, AMD, HP, IBM, Redhat, SuSE 等厂商支持。
没有账户，需要注册
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)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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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