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大数据技术47

随着社会的数字化程度逐步加深,越来越来多的学科在数据层面趋于一致。可以采用相似的思想来进行的统一的研究。而这恰恰是数学家的特长。因此数据科学在数学和实际应用之间建立起了一个直接的桥梁。而这些实际应用正是来自于像信息服务等现代产业中最为活跃的一部分。对数学来说,这是一个千载难逄的机会。

  • 2021-04-27
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大数据解决方案在保险行业应用实践

大数据不仅仅只关系到IT行业。众多行业龙头公司,都已经意识到了大数据新思维的巨大冲击。给企业家们带来冲击的并不是大数据本身,而是一些新兴公司不可思议的跨界能力。行业之间的界限变得越来越模糊,这些新兴公司所采用新的技术、新的模式,大规模采集数据,迅速形成预判,并迅速扩张到相关企业行业。

  • 2021-04-27
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大数据金融解决方案

数据涵盖全国全行业100余个数据项,26个部委数据,通过全面的社会环境数据呈现企业在社会各方面的痕迹。根据各环节对应的风险系数,计算出企业客观信用对应的贷款额度。

  • 2021-04-27
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物联网分析报告

为全面分析全国物联网技术发展及产业情况,总结成效,发现问题,编写了《中国物联网发展报告(2014-2015)》,对物联网产业发展的企业状况,技术发展趋势,区域发展状况和趋势,物联网产业的商业模式以及物联网的未来前景进行了深入调查研究和分析.

  • 2021-04-27
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中国将成为全球物联网最大市场,智能制造前景广阔

得益于LoRa与NB-IoT等低功耗广域网广泛应用,以及5G部署,带来全球物联网连接量高速增长,从智能汽车、智能家居到企业资产管理设备再到工业设备,广泛的连接推动信息科技由移动互联迈向万物互联转变。根据权威调研机构IDC最新报告显示,2020年全球物联网连接规模达到300亿,以及到2024年全球物联网的连接量将接近650亿,年复合增长超20%。

  • 2021-04-27
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物联网安全:物联网概述

物联网(Internet of Things,IoT)是一个融合计算机、通信和控制等相关技术的复杂系统,因此其面临的信息安全问题更加复杂。 物联网代表了未来计算与通信技术发展的方向,被认为是继计算机、互联网(Internet)之后信息产业领域的第3次发展浪潮。

  • 2021-04-27
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智能制造与数字化工厂应用案例

数字化本身其实就是智能的一部分,是一个入口;而智能工厂是在数字化工厂的基础上附加了物联网技术和各种智能系统等新兴技术于一体,提高生产过程可控性、减少生产线人工干预。数字化工厂是智能工厂的落脚点,而智能工厂又是工业4.0的基础和落脚点。只有实现了数字化工厂,才有可能实现工业4.0。数字化工厂的路径数字化工厂是在信息集成的基础上,对研发、制造、管理等各个环节进行全面的过程集成,构建数字化工厂是一项艰巨并且复杂的系统工程。

  • 2021-04-27
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企业数字化转型的重要决策

许多数字公司已经试图使用新技术来提高利润率。创新实验室或者APP会对学习有帮助,并且可以对公司的发展起到一定的促进作用。与此同时,传统公司依然存在,在很大程度上它们是难以改变的老古董。

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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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异常数据滤波 数据实时监控 数据相关性分析 设备寿命预测 AI 模型训练预测回写 设备包络图分析 设备动态指标分析

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可信数据空间建设方案

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2026年全球数智营销生态手册

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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