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精益生产导论[499]

管理三效标准→求快/求多/求精 1、效率Efficiency—产出/投入比例值 2、效能Effective—组织/分工/授权/OEM 3、效果Effect—对策办法+调配佈局

  • 2024-04-28
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BIM智慧园区建设方案(48页 PPT)

智慧园区是用 信息技术为手段 、智慧应用为支撑 ,全面整合园区内外的资源,使园区管理服务等更高效便捷,实现基础设施网络化、管理信息化、功能服务精准化和产业发展智能化,全面提升园区信息化管理水平。

  • 2024-04-22
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【商汤科技&中国信通院】2023大模型可信赖研究报告

本报告重点针对产业界大模型可信赖实践开展研究。首先,重点梳理了大模型发展现状,点明大模型的风险来源。其次,从大模型涉及的关键要素和可信维度出发,全面分析大模型面临的各项风险并进行整理归纳,形成大模型风险全景视图。再次,针对大模型在框架、数据、模型和生成内容等层面的风险,系统梳理了产业界保障大模型可信赖的关键举措。最后,本报告指出了当前大模型可信赖发展面临的问题及挑战,从多个维度提出了参考建议

  • 2024-04-15
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智慧农业建设规划方案(48页 PPT)

“三农问题”是指农业、农村、农民这三个问题。实际上,这是一个从事行业、居住地域 和主体身份三位一体的问题,但三者侧重点不一,必须一体化地考虑以上三个问题。

  • 2024-04-08
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互联网 旅游:全域旅游“一机游”智慧旅游平台解决方案(48页 PPT)

“一机游”全面整合资源,合理分类“引客—迎客—留客”资源,分类化打造旅游产品,构建主打旅游产品。全面利用新资源,包括环境旅游资源,生活旅游资源,产业旅游资源等,打造涵盖观光、商务、城市、乡村、文化、休闲、度假等各种旅游方式。推动旅游+产品体系建设,形成“城在景中、景在城中”的旅游新格局。

  • 2024-04-03
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校园碳排放监测解决方案(48页 PPT)

一、严峻挑战,时不我待 二、理念先导,顶层设计 三、物物相联,智慧监管 四、环境育人,服务社会

  • 2024-04-02
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上海电气集团“双碳”行动方案白皮书

能源与工业是实现碳达峰碳中和的“主战场”,作为世界级综合性装备制造企业,上海电气以实现自身“双碳”目标为基础,积极推进产业结构优化升级,充分挖掘自身在能源与工业领域系统解决方案优势,助力行业客户实现绿色低碳转型发展

  • 2024-03-29
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企业数字化转型-流程管理体系构建与落地方案(48页 PPT)

个有效管理的企业应该是平淡无奇的。真正管理好的企业,外部看起来是风平浪静的。因为每个人、部门都知道流程该如何往下走,内部和外部的循环是良性和互动的机制。相反,那些看起来每天如火如荼,热闹非凡的企业,往往目标远大,执行乏力,随意性太强

  • 2024-03-28
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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OpenClaw替我干科研

OpenClaw:不仅是对话窗口,更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式,OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。

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2026酒店业人工智能与自动化应用报告:应对当下挑战塑造未来价值

本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域,收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示,78%的酒店集团已启用人工智能,89%计划新增应用场景,但多数项目仍停留在试点阶段,或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分),凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值,需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算,以及全企业级的系统整合。

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2026科研分类与结构化数据的价值研究报告

无论是在自然科学、工程技术,还是经济与社会科学领域,高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库,如果同时具备全面的元数据,能够与其他数据源实现互操作,其用途将更加广泛。科研本身如此,科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程,旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素,始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。

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2026面向企业的AI智能体全生命周期安全体系白皮书

本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系,全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点,并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地,同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。

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2026年从供给焦虑到需求韧性—大变局下的中国能源安全与战略重构白皮书

北京大学能源研究院是北京大学下属独立科研实体机构。研究院 以国家能源发展战略需求为导向,立足能源领域全局及国际前沿, 利用北京大学学科门类齐全的优势,聚焦制约我国能源行业发展 的重大战略和科技问题,按照“需求导向、学科引领、软硬结合、 交叉创新、突出重点、形成特色”的宗旨,推动能源科技进展, 促进能源清洁转型,开展专业及公众教育,致力于打造国际水平 的能源智库和能源科技研发推广平台。

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