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智慧教育信息化建设解决方案

教育部发布规范沿用“数字校园”而非智能或智慧校园,有四个方面的考虑 : 1、各种新技术的核心都是数字化,“数字化”是教育信息化的基本特征 2、与近年来有关国家教育信息化文件中关于“数字校园”的提法保持一致性,与原《建设规范》保持连续性和稳定性附件 3、考虑了各级各类、不同地区院校发展的差异性和不均衡特点,着重普及应用的要求2021年3月12日,教育部印发《高等学校数字校园建设规范( 试行 )》 4、智能校园或智慧校园是数字校园发展的高级形态是数字校园发展的方向

  • 2023-03-13
  • 阅读315

智慧城市地下管网信息化管理平台整体解决方案

综合管廊就是地下城市管道综合走廊,即在城市地下建造一个隧道空间,将电力、通讯,燃气、供热给排水等各种工程管线集于一体,设有专门的检修口、吊装口和监测系统,实施统一规划、统一设计、统建设和管理,是保障城市运行的重要基础设施和“生命线”

  • 2023-03-13
  • 阅读298

智慧农业数智融合方案(87页 PPT)

结合物联网,人工智能,云计算,大数据等前沿技术,打造了5G+数 字化种植、5G+远程智能控制、5G+智能云管控、5G+AI农作数据模型等一系列应用场 景,实现整体园区农业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策、智能分析、专家在线指导,为农业生产提供精准化种植、可视化管理、智能化决策,为农作物生产状况监测、生产过程控制、产量预测、质量安全、社会化服务保障提供数据支持。

  • 2023-03-13
  • 阅读420
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国有企业汽车企业数字化转型路线白皮书

国有汽车企业数字化转型路线图研究还需不断征求行业内外专家的意见改进完善,希望本白皮书的发布能够为行业企业数字化转型过程提供一定程度的参考,助力汽车产业高质量发展,推动汽车强国建设。同时,非常欢迎任何单位及个人对本白皮书的内容提出宝贵意见,并共同参与到未来白皮书的持续更新工作中。

  • 2023-03-13
  • 阅读233
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  • 43页
  • pdf

艾瑞咨询:2023年中国金融科技行业洞察报告

前沿科技与金融业态间的融合碰撞蕴含增长韧性与潜力,金融科技正从设计生产、风险控制、资源配置、渠道流通、交互协作等方面不断重构传统金融价值链,并成为有益延伸。同时,金融科技打破了传统金融市场的单一供给方式,使金融服务不再是传统金融机构的“专属特权”。科技应用与创新模式的引入让更多市场参与者可以从科技禀赋、细分专业等角度切入金融赛道。传统金融机构、金融科技公司、技术服务商呈现三方融合发展态势,积极推动金融基础设施、金融业务模式、组织内部架构的多层次创新实践。

  • 2023-03-13
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  • 67页
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艾瑞咨询:2023年协同办公行业研究报告-37页

随着工作模式恢复,企业对协同办公的需求从满足协作过程中的沟通管理需求向沉淀并调用内容、提升企业管理与员工工作效率升级。在此过程中,员工更加关注办公体验、创造性与便捷性,管理者更注重产品能为时间成本、沟通成本带来的减法效果。

  • 2023-03-13
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  • 37页
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毕马威:2023年一季度中国经济观察

2022年中国经济全年增长3.0%,四季度中国经济同比增长2.9%,高于市场预期。从环比来看,四季度经济总量与三季度持平。回顾去年,疫情反复、房地产市场持续承压,美联储快速加息引发全球经济和金融市场大幅波动,同时地缘政治不确定性加剧,几大挑战叠加使得去年我国经济增速不及两会时提出的预期目标。尽管经济增速有所回落,但我国经济总量再上新台阶,去年我国GDP达到121万亿元人民币,超大规模市场的优势进一步加强。

  • 2023-03-13
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  • 67页
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以链长企业为引领推进中国产业链数字化转型

通过构建恰当的治理机制促进产业链协同,推动产业链相关主体形成共同信念和一致行动,是产业链有效组织进而实现竞争力整体提升的重要机制。本文在对市场失败理论和政府失败理论进行批判性综合的基础上提出,产业链链长能够在特定条件下弥补市场机制和行政机制的治理缺陷,因而是市场机制和行政机制之外实现产业链协同的第三种治理机制。通过对典型企业的调研发现,中央企业可以通过以下七种途径实现产业链链长的产业链治理功能:破解“卡脖子”技术瓶颈、带动基础软硬件突破、协同供应链稳产保供、强化战略性需求牵引、统筹产业链国际化、填补产业共性技术缺口和驱动产业整体性转型。本文认为,将打造产业链链长融入新时期国资国企改革体系之中,以总体国家安全观统领现代产业链建设,是实现中国产业链现代化建设、强化国家产业链安全的重要方式。

  • 2023-03-13
  • 阅读1265
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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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