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在应用层面解读主数据和参考数据

在多系统集成应用的情况下,通常大家对主数据可被多系统共享,对主数据所提供的唯一性、标准化的引用这个意义是明确的(如图1是一个主数据管理系统应用的示例),但其他系统引用了主数据后用主数据做什么则有时会有模糊,即主数据共享后具体做什么?或者说主数据送达应用系统后该怎么使用?这个话题也可以转化为业务实体数据中的哪一部分要作为主数据?下面具体介绍一下。

  • 2021-08-16
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太阳能杀虫灯物联网研究现状与展望

太阳能杀虫灯物联网研究现状与展望,绿色环保的生物技术

  • 2021-08-16
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区块链在物联网中的应用

区块链在物联网中的应用情况与应用前景综述

  • 2021-08-16
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基于ESP8266WiFi模块和MQTT协议的物联网传感节点设计

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  • 2021-08-16
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我国物联网产业的创新系统多要素联动研究

我国物联网产业的创新系统多要素联动研究综述

  • 2021-08-16
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基于物联网和BIM的城市生命线运维管理研究

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  • 2021-08-16
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基于物联网的煤矿机电设备智能管理平台设计

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  • 2021-08-16
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2019物联网安全年报

全面解析2019物联网安全年报,物联网的发展状况介绍

  • 2021-08-16
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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

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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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智能网联汽车(车联网)蓝皮书(2025年)

报告围绕智能网联汽车产业高质量发展主题,从全球态势、场景应用、技术趋势三大维度系统梳理了产业发展现状,深入剖析了智能网联汽车在汽车、交通、城市治理等领域的价值释放路径,提出了推动产业高质量发展的举措建议与发展展望。

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低空产业高质量发展路径与策略研究报告(2025年)

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人工智能赋能中小企业高质量发展研究报告(2025年)

报告系统性梳理了中小企业人工智能规模化应用的演进态势,分析了模型创新、算力普惠、产品成熟及开源生态蓬勃发展对降低技术壁垒、提升场景适配度的关键驱动作用。

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AI4SE行业现状调查报告(2026年)

报告以《智能化软件工程技术和应用要求》《面向软件工程的智能体技术和应用要求》等系列标准为参考,聚焦AI4SE发展现状及落地成效。内容以行业调查结果为基础,对软件工程各阶段的智能化转型现状、落地效能提升情况、未来发展趋势、挑战与机遇等维度进行了深入分析。

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