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碧桂园数字化创新实践

在 8 月 15 日 , CIO 发展中心举办房地产行业多元化数字化转型论坛 ,碧桂园数字化管理中心科创部总经理张磊和大家做了《引领·赋能·共生——数字化创新分享》的主题演讲。

  • 2022-08-26
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毕马威 2020数字化驱动地产企业运营效力提升

高周转、高收益的房地产行业需要精准的数据实现对企业运作的准确、快速、全面支撑,提升运营效率。用数字技术来重塑业务流程,实现效率提升、智能决策、体验优化、创造营收等价值是满足房地产企业从投资拿地,到工程建设,再到长期运营的基本需求,也是实现企业战略的基本保障。房地产企业大多处于数字化转型的早期阶段,数字化将助力企业实现转型升级。通过数据赋能开发、招商、运营、服务等全流程,实现资产运营的降本增效和服务增值,提升资产回报水平。数字化转型将决定未来的房地产交易方式,决定基础设施、标准和实践的发展速度,而所有这一切都是成熟市场的特征。

  • 2022-08-26
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云计算业务大发展,打造中国数字化转型安全可信可靠的信息底座(1)

多因素驱动快速发展,云计算行业前景广阔 凭借多种竞争优势,运营商云计算大有可为 三大运营商聚焦云计算,业绩有望乘“云”而上 建议关注的个股

  • 2022-08-26
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红星酒业:红星酒业数字化转型实践

部署共享存储,搭建虚拟化集群,实现资源“池化”,根据需求扩充硬件。 ? 服务器进行整合,节省空间和能耗,提供统一管理界面 ? 实现虚拟机在集群间动态迁移可减少80%的计划内停机时间 ? 所有服务器具备高可用保护,可在任意服务器宕机后数分钟内恢复业务

  • 2022-08-26
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工程机械行业数字化转型的典范—三一重工

我们的世界正迎来工业互联网和万物互联时代,数字化大势所趋。数字浪潮正在不断改变整个社会传统的生产方式和组织方式,极大提升社会运行效率。先知先觉的企业已经大踏步地进行数字化转型,大幅提升企业核心竞争力,实现企业的提质增效降本。本文将以机械行业数字化转型的先行者三一重工为案例展开讨论。

  • 2022-08-26
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电信业数字化转型白皮书(2018年)

随着物联网的广泛应用,网络连接主体、应用场景多样化,通信网络需求发生着两个方面的重要变化:一是,连接数量和流量规模的爆发式增长,根据爱立信预测,2016 年到 2022 年全球连接数量将从160 亿增长到 290 亿,年均复合增速为 10.4%,同期全球数据流量规模将以 42%的年复合增速增长;二是,客户对网络的容量、速率、时延、稳定、安全、规模等性能的要求不尽相同,而且要求“按需供给”

  • 2022-08-26
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中国青年在乎力报告-青年志(隐)

源于共同的好奇,可口可乐中国与青年志期望透过《中国青年「在乎力」报告》找出上述问题的时代底色、行动故事与答案。

  • 2022-08-25
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新锐品牌私域增长指南:重新定义消费者关系-增长黑盒-101页

新锐品牌私域增长指南:重新定义消费者关系,新锐品牌私域增长指南:重新定义消费者关系,新锐品牌私域增长指南:重新定义消费者关系

  • 2022-08-25
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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在多品种、小批量、高精度、快速换产与质量一致性要求并存的高精密制造场景下,制造企业已步入物理AI的工程化探索阶段。随着产品迭代加速、生产批量柔性化程度不断提升、产品形态与工艺要求不断更新,同时企业对质量稳定性的严苛标准始终未变,机器人系统不再仅需执行固定运动轨迹,还需在真实物理环境中实现实时感知、定位、推理与作业执行。

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