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基于大数据的上海市人居环境适宜性评价_张德英

运用文献研究方法对高校图书馆开展智慧服务现状进行梳理,在分析研究特点的基础上,提出了普通高校图书馆从文献资源环境向知识资源环境转变,建立书书相联、人书相联、馆院系相联的互联互通的服务体系,需要实施新的工作策略:做好信息服务发展战略规划和业务布局,构建融合式多种资源知识发现与服务系统,开启学科化个性化用户知识服务模式,提高馆员队伍学科专业化素质。

  • 2021-06-23
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大数据支持大规模个性化教学的发生逻辑_吴南中

新一代信息技术推动社会快速进入"后工业化"时代,释放了全面发展的人才素养需求,亟待个性化教学的支持。然而,"工业化"时代的标准化课堂形态受"工业时代"的"效率主义""标准导向""外部力量"等多重约束裹足不前,体现为个性化教学视角下的目标差异化与评价标准化现实,学习内容定制化与单一标准下学习资源现实,教学过程的个性化支持与同步整齐的教学现实,学习方式的自主化与教师主导的教学法,学习环境泛在化与以教室为中心的教学环境等多维度冲突。随着大数据等新一代信息技术进入教与学过程,在教学场景重建、教学组织重构、教学理念重塑、学习方式多样等转变下,课堂教学孕育着"大规模"和"个性化"并存的新课堂形态:教学过程更加精准而富有个性意义,学习活动更具有学习者个体针对性,大规模个性化教学制度环境和支撑环境逐步完善。基于此,大数据正在支持课堂从标准化教学转向大规模个性化教学,其作用关系是:通过大数据更加理性的认识教学的本质和功能,帮助教师深刻认识学习者在学习过程中的心理世界,支持教师开展灵活的教学决策以适应学习者个性化需求,基于大数据开展评价反馈以支持学习者潜能发挥等。

  • 2021-06-23
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中国数字化转型路径实践研究报告

企业数字化转型的核心本质是利用数字“复制、链接、模拟、反馈”的优势,通过将企业业务数字化,实现“转型升级”的目的。数字化作为最佳工具,帮助企业规避了转型的种种困难,但企业需要认识到数字化仍与历史上的大多转型实践一样,具有曲折反复的特别。

  • 2021-06-23
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赛迪译丛:《5G专网在工业互联网中的应用》

2019 年可以说是5G 元年,不仅是基于C 端消费的5G 应用开始出现,而且也引发人们对5G 在B 端特别是工业领域的应用充满期待。今年7 月,美国咨询机构Heavy Reading 携手高通公司发布《5G 专网在工业互联网中的应用》白皮书,系统描述了5G 专网的特点,讨论了5G专网的关键问题,提出了5G 专网的部署模式,重点分析了5G 专网的频谱分配方式,以期为5G 在方兴未艾的工业互联网建设与应用分享技术资讯和部署资源

  • 2021-06-23
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通信行业工业互联网专题一:乘5G+云网融合东风,工业互联网应势而上

工业互联网规模高速扩张,5G+云网融合共促万物互联,新3C 时代开启:2018 年我国工业互联网行业市场规模达5313.04 亿元,同增13.71%,工业互联网将成为国民经济中增长最为活跃的领域之一, 2019 年工业互联网产业经济总体规模占数字经济的5.9%,对数字经济增长的贡献为15.6%。5G 与云网融合共生共长、互补互促,5G 将推动传统的3C(计算机、通信、消费电子)向新3C,即连接(Connection)、控制(Control)和融合(Convergence)转变。

  • 2021-06-23
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大数据时代下保险业机遇与挑战

信息技术的进步在现代金融创新中发挥了极为重要的作用。而历史的经验告诉我们,大数据对金融业的影响将是全面和深刻 的,金融业的经营理念、风险定价、产品设计、营销策略、客户服务、风险管控、组织构架乃至于金融监管,都必须适应大数据时代的要求。

  • 2021-06-23
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新基建系列研究:工业互联网:通往先进制造之门

工业互联网的本质是通过开放的、全球化的工业级网络平台把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地连接和融合起来,高效共享工业经济中的各种要素资源,从而通过自动化、智能化的生产方式降低成本、增加效率,帮助制造业延长产业链,推动制造业转型发展。

  • 2021-06-23
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政府大数据共享交换情境下的大数据治理路径研究

文章采用双案例研究,选取云上贵州公司及块数据公司展开贵州省及贵阳市的大数据治理实践分析,通 过访谈、文件、资料收集多源数据。案例分析基于大数据汇聚、融合、应用三个阶段展开,围绕治理主体、治理客 体、治理工具展开分析。研究发现:省级和市级治理实践形成重构式及探索式两类大数据治理路径,统筹规划及 实践应用构成两类路径的根本区别。这一研究拓展并深化了大数据治理的理论研究,对我国开展大数据治理实 践具有参考借鉴意义

  • 2021-06-23
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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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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产品介绍

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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