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数据价值化与数据要素报告

数据价值化与数据要素市场发展报告建立了数据价值化的“三化”框架,即数据资源化、数据资产化、数据资本化。全球数据的井喷式生产为数据资源化奠定了基础,本报告重点分析数据资源化中的产业发展规律,其中,数据采集、数据标注有望成为撬动产业规模发展的新引擎。

  • 2021-05-31
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某集团公司“十四五”信息化工作

新常态下我国经济发展加快结构调整、动能转换,大力推进“制造强国”、“*络强国”建设,推动传统制造业向高端、智能、绿色、服务方向发展; 从技术发展趋势看,云计算、物联*、大数据、智能化等信息通信技术快速向各领域渗透融合,释放出裂变式的技术创新活力和应用潜能,成为引领新一轮科技革命和产业变革的主导力量,给世界产业竞争格局深刻调整带来了革命性的影响,为集团公司加快由大变强、打造国际竞争新优势提供了历史性机遇;

  • 2021-05-31
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智能制造及实施案例

为什么要发展智能制造? 智能制造与工业4.0 实施案例

  • 2021-05-31
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配电自动化通信技术选择及建设方案

配电自动化通信系统是配电自动化重要组成部分,是电力通信网适应智能电网建设提出终端通信接入网的主要内容。本文在国家电网公司配电自动化规划的总体框架下,阐述其与电力通信系统关系,在分析配电自动化业务需求基础上,针对不同通信技术特征对比,提出技术选择方案,并在此基础上提出配电自动化通信系统建设总体设计方案。

  • 2021-05-31
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服务器硬件体系架构浅析

服务器是指网络中能对其他机器提供某些服务的计算机系统。狭义上说,服务器专指某些能够通过网络对外提供服务的高性能计算机。

  • 2021-05-31
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5G两大创新技术方案以及四大技术场景

当前,加快推进5G商业化落地已然成为目前国内的核心任务之一,从运营商到ICT企业再到诸多行业领域,大家关于5G的网络基础建设、创新商业应用等话题探讨正变得越来越高频且具有可参考性。 在近日于深圳召开的某“5G+”主题论坛中,深圳市综合交通运行指挥中心总工程师、中国智慧城市专家委员会专家关志超博士在其主题演进中就对当下5G时代的核心网建设以及5G将给行业领域带来的影响做了些许分享,让大家感受到5G时代的到来正越来越近。

  • 2021-05-31
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首次公布6G技术3大方向

2018年10月2日,在美国布鲁克林纽约大学举行的一次高规格的前沿技术研讨会上,全球学术界、工业界、部分领先型基础通信网络运营商的代表齐聚一堂,讨论未来面向2030年代的的网络技术---其中既涉及到固定宽带网络,也涉及到新一代移动网络---5G之后的6G。

  • 2021-05-31
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什么是“太赫兹”?6G技术实现突破就靠它?

5G商用刚刚落地,6G研发工作正式启动的消息就已经传来。与6G同时进入公众视野的还有一项新技术,那就是“太赫兹”。太赫兹通信能够提高信息传输速率,大幅提升网络容量,被认为是实现6G的关键技术。“太赫兹”究竟是什么呢?

  • 2021-05-31
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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

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亿欧智库:2023年中国储能产业发展研究报告

储能是指能量的存储,即通过一种介质和设备,把当前剩余的能量以其本身的形式,或者换成另一种能量形式存储起来,根据末来使用的需求,以特定能量形式释放出来的过程。广义上来看,储能包括储电、储热、储气/氢以及化石燃料。本报告核心讨论储电。 储能技术是通过特定的装置或物理介质将不同形式的能量通过不同方式存储起来,以便以后需要时再次利用的技术。按照存储介质分类,电能存储目前主流的划分方式包括机械储能、化学储能以及电磁储能。

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2026智能体管理学-从模型能力到组织操作系统报告

结论一:未来竞争力取决于管理密度不是谁先接入模型,而是谁先把模型变成制度化生产系统结论二:智能体管理的目标不是“全自动”而是“高可信的人机协同”。

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麦肯锡思考46种框架

46种麦肯锡经典思维框架,这些框架被分为以下几大类: 1. 逻辑思考类 金字塔原理:通过结构化思考和表达,让观点清晰有力。 MECE原则:确保分析的完整性和独立性,避免重复和遗漏。 逻辑树:将复杂问题分解为可管理的小问题,逐步找到解决方案。 归纳与演绎法:通过总结趋势或应用通用规则,快速得出结论。

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2026基于大模型的金融数据库智能运维场景建设研究报告

随着大数据时代的来临,超大规模数据库成为各行各业数据管理的核心。传统数据库运维方式在应对海量数据与复杂需求时,面临着人力不足、技术复杂、响应滞后等挑战。大模型技术凭借强大的语义理解与上下文关联能力,为超大规模数据库运维带来了新的机遇。

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