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全球新一轮产业转移:趋势、影响及应对-赛迪论坛-2024

大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。目前,大数据企业达到了8900多家,大数据产业规模总量超过1100亿元。

  • 2024-11-30
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全面版-农业大数据技术应用与思考

大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。目前,大数据企业达到了8900多家,大数据产业规模总量超过1100亿元。

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全课云智慧教育解决方案(40页 PPT)

全课云通过新技术的应用不运营服务体系的配套,推动“三通两平台”不教育、管理深度融合 全课云通过新技术的应用不运营服务体系的配套,推动“三通两平台”不教育、管理深度融合

  • 2024-11-30
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清华五道口:2024国家创新体系推动科技成果转化:来自以色列的经验报告(35页)

国家创新体系是由高校、企业、政府等要素组成的网络,通过制度性的组织活动和相互作用,实现新知识和新技术的创造以促进经济发展。以色列完善的国家创新体系是其强大创新力的源泉之一,通过构建科技成果转化体系、环境支撑体系、科技金融体系,实现了高校、企业和政府之间的合理分工和良好协作,推动多项创新指标全球领先。本报告全面研究了以色列的具体实践,其成功经验对我国具有多方面启示:政府需主动构建国家创新体系、建立市场的化科技成果转化机制、设立科技计划支持早期研发成果产业化、以政府引导基金助力科技企业融资和风险投资行业发展。

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企业数字化信息平台建设解决方案(数字营销+数字技术+大数据)(76页 PPT)

数字化企业,是指整合数字营销+数字技术+大数据, 基于SAAS云擎平台,为企业建立以多种形态的软件矩阵为长期载体的数字资产。 数字化企业具有自己的战略特点,它们建立了一种企业模式,能够以新的方式创造出捕捉利润,建立新的、强大的客户和员工价值理念。最重要的是,数字化企业应当具有独特性。

  • 2024-11-30
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企业数字化商业平台客户中台解决方案(36页 PPT)

数字化零售时代,企业将进行全面、深入的业务在线化改革。从获客、留客、销售到供应,全面覆盖、节节深入,从而实现信息、资源的高效流动,将企业销售带入一个全新层级

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企业人力资源管理数智化新模式白皮书2024

企业人力资源管理数智化新模式白皮书2024,企业人力资源管理数智化新模式白皮书2024,企业人力资源管理数智化新模式白皮书2024

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企业供应链计划管理APS及运输管理OTM一体化解决方案(72页PPT)

企业供应链计划管理APS及运输管理OTM一体化解决方案(72页 PPT),企业供应链计划管理APS及运输管理OTM一体化解决方案(72页 PPT)

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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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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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