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企业的数字化之道

之前写过两篇关于企业数字化需求的文章,基本都是以工业互联网为切入点进行阐述的工业互联网,并不是空穴来风、从智能工厂到工业互联网是非曲直,一文读尽,整体论述了工业互联网需求的深层来源以及智能制造与工业互联网之间的区别。2020年的黑天鹅事件给经济发展带来了不小的冲击,但是却加速了经济和产业的数字化变革,因为不止一家数字化转型领域的ISV隐约都感受到了疫情之后数字化转型的订单变多了,本来诸如华为、阿里、树根等制造业数字化转型领域的企业在20年前期将各类职位已经锁定,可是“天有不测风云”,疫情竟然隐约助长了数字化转型的诉求,锁定的职位又不得不重新解封。

  • 2021-04-19
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德勤中国与全球企业人工智能应用现状调研

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  • 2021-04-19
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大数据打脸性别偏见

大数据打脸性别偏见 这种理论在发展中提出了性别本身是流动的,男性和女性所表现出来的特征也并非完全稳定,每个男性个体和女性个体都是千差万别、千姿百态的。 因为界限并不存在,所以“越界”也就失去了标准。

  • 2021-04-20
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爱分析中国人工智能应用趋势报告

爱分析中国人工智能应用趋势报告

  • 2021-04-19
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AI前哨站人脸识别应用公众调研报告

得益于国内深度学习算法的发展和海量数据的累积,人脸识别应用在近年呈现出加速落地的态势。大到智慧城市建设,小到手机客户端的登录解锁,都能见到人脸识别技术的影子

  • 2021-04-23
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物联网,区块链与未来

物联网生态系统承载着许多颠覆性技术,但是它的挑战是,传感器的数量相当巨大。很多场景中,无数个传感器设备互相连接,我们要确保运营中最高的安全性。

  • 2021-04-22
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大数据与数字经济

大数据是信息技术发展的必然产物,更是信息化进程的新阶段,其发展推动了数字经济的形成与繁荣。

  • 2021-04-21
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安天下2020年人工智能安防行业研究分析报告

安天下2020年人工智能安防行业研究分析报告

  • 2021-04-19
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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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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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全球绿色航运发展报告(2024-2025)

2024年至2025年上半年,国际海事组织批准了MARPOL公约附则VI关于“IM0净零框架”的修正案草案、通过了《2024年船用燃料全生命周期温室气体强度导则》(2024LCA导则)(MEPC.391(81))、批准增设了排放控制区域(ECA)及特别敏感海域(PSSAs)。

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