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银行业数据指标体系建设实战

面对复杂多变的数字化业务场景,由于缺乏顶层指标体系和指标管理规范,普遍存在IT数据和业务数据规范性较差、无法有效关联、场景覆盖不全等状况。云智慧根据银行业务需求特点,面向关键业务和IT管理的顶层规划,打造了集中、统一、规范、高效的指标管理体系,充分挖掘IT数据和业务数据中潜藏的商业价值,为数字化转型赋能。

  • 2021-04-25
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2020智慧文旅云平台建设方案

全域智慧旅游云数据中心:我们本着统一数据标准、统一交换接口、统一基础信息、 统一地理信息、统一技术平台的原则进行设计,开发六大信息数据库,形成智慧旅游云平台的核心,支撑四个智慧平台的功能得以实现;它是智慧旅游云平台的核心组成部分是支撑四个应用平台的功能实现的基础;是各类信息存储、交换和共享的数据源;后期通过大数据的采集,了解游客需要变化,形成游客数据积累和分析体系,实现科学决策和科学管理。

  • 2021-04-25
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基于区块链的供应链金融服务平台

区块链具有去中心化、稳定安全和防篡改的特点,随着区块链技术的进一步完善与应用,区块链将与金融、医疗、物流等传统行业结合。这将会颠覆部分行业中现有的运作模式,重构一张价值传递的网络。在供应链金融领域进行了区块链应用的探索,构建了一个基于联盟型区块链的供应链金融服务平台。该平台将区块链技术与传统系统结合,为供应链上的各方提供了更加便捷的融资方式,提高了供应链的透明度、可追溯性和安全性。

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数据库云灾备解决方案介绍

对于IT而言,容灾就是一个提供能防御各种灾难的计算机信息系统。当政府、企业、商家的核心IT系统在遭受如:火灾、水灾、地震、战争、人为破坏等不可抗拒的灾难和意外时,能够有效保护数据幵及时恢复生产系统的正常运行

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信息中心用户信息保护制度

第一条为了保护内部用户和互联网用户的合法权益,维护用户个人信息安全,根据《中华人民共和国网络安全法》、《电信和互联网用户个人信息保护规定》、《个人信息安全规范》和《互联网信息服务管理办法》等法律法规,制定本制度。

  • 2021-04-25
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互联网 智慧运维:工业云智慧运维平台解决方案

当前世界范围内,随着新一轮的科技革命和产业变革的蓬勃兴起,工业正加速向数字化、网络化、智能化方向延伸拓展,软件、数据、平台、服务、智能等多元主导的特征日趋明显,加快工业互联网的建设和应用就成为了各国顺应产业发展的大势,抢占产业未来制高点的战略选择,更是企业变革、实现高质量发展的客观要求。

  • 2021-04-25
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中国通信学会工业智能前沿报告2020

随着人工智能技术体系的不断发展完善以及物联网、云计算、数字孪生等新一代信息技术的不断成熟,智能制造和工业互联网正成为学术界与产业界的重点研究课题。工业智能正是智能制造和工业互联网发展的核心。

  • 2021-04-25
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5G安全架构白皮书-中文版-v2

我们已经看到了业界 5G 技术的初步实现。它提供了许多功能,使其成为数字化世界的首选平台。和 4G 一样,健全稳固的安全将是5G 网络的优势之一。然而,仅仅用 4G 的安全特性来构造 5G 安全是远远不够的,因为 5G 的全方位业务不仅仅是基于 4G 的的扩展。除了增强的 4G 安全功能之外,5G 还需要全新的安全功能和服务。

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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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中服云工业物联网平台工业数据分析

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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