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美的集团并购德国库卡案例分析

近年来,在产业升级、结构调整、政策鼓励等因素的推动下,中国企业跨国并购的规模和数量呈上升趋势。传统家电业面临利润下滑压力,不少家电企业通过开拓第二跑道寻找新的利润增长点。美的集团抓住国家鼓励发展机器人产业及智能制造的机遇,跨行业收购德国工业4.0明星企业库卡集团。本项跨国混合并购引起国内外广泛关注并且已初战告捷,本案例的研究对国内相关企业有一定借鉴意义。

  • 2021-07-01
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面向数据经济的跨境数据流动管理研究

据经济时代,数据的外部性特征决定了数据需要在更多的维度和更广的范围实现开放、流动、融合才能产生更高的价值和效用。从国际范围看,数据全球化趋势明显,各国数据主权管辖全面兴起,全球跨境数据流动管理政策面临重构。对我国而言,跨境数据流动管理需遵循数据经济发展规律,把握全球产业竞争和政策演进的趋势,认清我国产业能力和发展目标,明确我国国家安全和网络安全的“红线”,实现经济发展、国家安全、公民权利等多个价值目标的有机协同,推动我国数据经济的发展和数据主权的实现。

  • 2021-06-21
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移动互联网时代短视频MCN模式优化设计

为了提高移动互联网时代短视频的多通道网络组网(Muli-Channel Network,MCN)检索能力,提出移动互联网时代短视频MCN模式优化设计,通过局部模糊特征分块辨识法跟踪融合短视频图像,提取与分析图像的边缘相似度特征,根据频谱特征分析法重建提取的短视频局部模糊特征分布,筛选边界信息特征量,利用图像RCB特征分解方法对预处理后的特征信息进行模板匹配,实现MCNI模式的优化。仿真实验结果表明,采用该方法进行短视频MCN构造的输出信噪比与边缘信息的融合度较高。

  • 2021-04-21
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后疫情时代我国智慧城市发展趋势研究

首先梳理了我国智慧城市的建设现状;其次总结了新冠肺炎疫情肆虐期间我国智慧城市建设成果 在支撑政府管理和服务民生等领域取得的成绩和暴露的短板,分析了短板背后所隐藏的深层次原因;最 后结合“5G+ABCDEI”新一代信息技术 、“新基建”等与城市治理日趋深度融合的背景,提出了后疫情时 代我国智慧城市的发展趋势,以期对未来我国智慧城市的建设有所借鉴。

  • 2021-04-20
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面向城市级客户端的云平台架构设计

本文通过分析目前城市无线客户端的现状,根据云平台的基本需求,从总体架构、业务流程、系统部署等几个方面给出面向城市级客户端的云平台设计思路,构建涵盖生活、资讯、政务、经济、文明实践等多种服务一体化的城市级 APP 平台。

  • 2021-04-25
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最新石油炼制技术进展与趋势

炼油工业正从“燃料”型向“化工产品及有机材料”型转型,同时也面临着炼油能力过剩、产品结构调整、油品质量升级以及能源转型带来的多元化竞争等新形势。2020 年,石油炼制技术发展新动向主要围绕清洁燃料生产技术、劣质油加工与高效转化技术、新型催化剂技术、生物燃料生产技术等方面。清洁燃料生产技术和劣质油加工技术等仍将是石油炼制领域未来发展的着力点,智能炼厂技术也将成为中远期的重点攻关领域。

  • 2021-04-16
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数据安全风险分析及应对策略研究(2022年)

数据作为一种新兴生产要素,已成为经济社会发展的核心驱动 力,与此同时日益严峻的数据安全风险为数字化转型的持续深化带 来严重威胁。为保障数字经济的健康有序发展,提高数据安全风险 防控能力,国家、行业、地方相继出台多项数据安全法律法规,并 接连开展相应的审查整治行动。总体来说,国内数据安全已进入合 规合法的强监管新阶段。面对日益严格的合规要求及数字化场景下 的新型安全威胁,本报告梳理了当前数据安全面临的几个突出问题:

  • 2022-01-20
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基于AutoCAD软件的智能建筑空间结构视觉设计_韩亮

智能建筑空间网格结构造型设计是总体空间结构视觉设计的关键环节。采用AutoCAD软件设计智能建筑空间结构,将ObjectARX作为AutoCAD软件的二次开发工具,通过排样数据的生成优化以及排样数据向图形转换并绘制实现AutoCAD软件的二次开发。在二次开发的AutoCAD软件中通过前处理模块输入智能建筑空间网格图形、支座以及节点荷载,形成总体数据文件,内力分析及设计模块利用该文件实行计算。得到智能建筑空间的结构内力数据及截面面积后,采用后处理模块在二次开发的AutoCAD软件下得到智能建筑空间结构视觉的内力和杆件截面图,并在AutoCAD软件界面导入图形,构建智能建筑空间结构视觉模型。经实验分析,该设计方法设计效率高,出图时间快,且设计的空间结构视觉模型图透视效果、识别度、图形比例效果都较好。

  • 2021-04-19
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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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