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智能制造试点示范项目申报书

通过 EDI 系统接收客户计划订单,自动将其导入 ERP 系统生成独立需求,通过 MRP 的运行生成生产计划需求及采购需求,并利用 SAP 系统自动接口传输给 MES 系统进行生产调度及组织生产。MES 对产品生产全过程进行管理和质量控制与追溯,实现了工序间的自动流转。同时,SCADA 系统对产品生产设备的运行进行有效的监控,保证设备的正常运转a

  • 2023-07-26
  • 阅读251

移动通信技术发展趋势研究论文

摘要本文详细论述了现代移动通信技术的六大最新发展趋势:网络业务的数据化、分组化,网络技术的宽带化,网络技术的智能化,更高的频段,更有效利用频率,网络趋于融合、走向统一。了解、掌握这些趋势对移动通信运营商和设备制造商均具有重要的现实意义。关键词移动通信 Internet 无线数据 IMT-2000 智能网网络融合

  • 2023-07-26
  • 阅读842

数字政府蓝皮报告

党的二十大报告提出,以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴。今年 2 月,中共中央、国务院印发了《数字中国建设整体布局规划》(下称《规划》)。《规划》指出,建设数字中国是数字时代推进中国式现代化的重要引擎,是构筑国家竞争新优势的有力支撑。数字政府作为数字中国战略的核心枢纽,与落实数字中国规划、驱动数字中国发展的关键引擎,正全面引领驱动数字化发展,为推进中国式现代化发展提供有力支撑。

  • 2023-07-20
  • 阅读421

毕马威-“普慧”算力开启新计算时代-毕马威&联想-2023.7-78页

未来算力发展将具备两大核心特征:“数字经济的基础设施”和“通用人工智能的核心动力”。与之相对应,算力将在两个关键维度上加速发展:普适(Inclusive)与智慧(Intelligent)。“普 适”意味着算力将成为人人可(Affordable)、人人可用(Available)、人人适用(Adaptable)的“3A”型基础资源,是发展数字经济的坚实底座。“智慧”意味着算力将具备自适应(Self-adapting)、自学习(Self-learning)、自进化(Self-evolving)为代表的“3S”智能,是实现通用人工智能广泛应用、推动数字经济迈向更高阶段的必然要求。

  • 2023-07-19
  • 阅读164
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  • 76页
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数据管理能力成熟度评估报告 --DCMM评估

《数据管理能力成熟度评估模型》(GB/T 36073-2018,DCMM)是我国在数据管理领域首个正式发布的国家标准,借鉴国内外成熟度相关理论思想,结合数据生命周期管理各个阶段的特征,对数据管理能力进行了分析、总结,提炼出组织数据管理的八大能力域(数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准、数据生存周期),并对每项能力域进行了二级能力项(28 个能力项)和成熟度等级的划分(5 个等级)以及相关功能介绍和评定指标(445 项指标)的制定。

  • 2023-07-19
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  • 23页
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2023生成式AI报告-未尽研究x启明创投-202307

如果说 2022 年被称为生成式人工智能之年,扩散模型应用取得突破,ChatGPT 出世,一系列开创性的研究论文发表,2023 年则把大模型推向了一个高峰,GPT-4 的发布,标志着生成式人工智能,进入了面朝通用人工智能创新应用的阶段。应用、研究、监管,合力开辟着生成式人工智能的发展之路。

  • 2023-07-19
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  • 38页
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“双碳”目标下绿色发展的机制创新与路径选择

对新工业革命的观察,以往会有两个视角。一是能源基础变革的视角,能源转型既是新工业革命的前提,也是其必然结果。二是技术结构性变革的视角,通用技术在加快迭代,主导产业会逐步转换。实体部门呈现出智能化、绿色化和服务化三个主要的发展方向。

  • 2023-07-19
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  • 38页
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2023中国AIGC商业潜力研究报告-亿欧智库-2023.7-62页

在人工智能发展的漫长历程中,如何让机器学会创作一直被视为难以逾越的天堑,“创造力”也因此被视为人类与机器最本质的区别之一。然而, 人类的创造力也终将赋予机器创造力,把世界送入智能创作的新时代。从机器学习到智能创造,从PGC,UGC到AIGC,我们即将见证一场深刻的生产力变革,而这份变革也会影响到我们工作与生活的方方面面。

  • 2023-07-19
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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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