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辰韬末端无人配送研究报告2021

由于末端配送存在种类多、批量少、频次高;配送节点多,交通路况复杂等特征,因此需要耗费大量时间,导致城市末端配送物流成本提高。与此同时,末端物流配送自身蕴含着巨大的商业价值。在末端物流配送环节,企业能直接了解客户需求,积累消费数据,建立综合服务入口,是争夺客户的关键所在。

  • 2021-06-21
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德勤强监管下的银行金融机构关联交易管理体系建设

当前银行业金融机构关联交易管理规范化程度有待提升,特别是中小银行和农商行由于股东结构较为复杂, 内控不完善、公司治理不到位导致中小银行频踩违规“红线”。 关 联交易管理职责不清晰、关联方识别的全面性及准确性欠缺、员工关联交易合规意识薄弱、关联交易判断与识别困难、关联交易管理信息化及数据标准化程度待提升等管理痛点和难点仍较为突出,银行业金融机构关联交易管理的全面性、合规性、有效性亟待加强。

  • 2021-06-21
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区块链技术前沿报告(2020年)

本报告分析了区块链全球发展态势、国内发展现状,国内外区块链技术预见、工程难题、标准制定,涵盖区块链底层技术、跨链技术、交换技术、软硬协同技术、关键密码学技术以及相关监管架构、系统脆弱性分析和政策建议等。报告内容丰富、真实、深厚,有覆盖全面和关键侧重,可作为高校、研究机构以及金融、能源、政务服务、司法、医疗健康、产品溯源、智慧城市、物流等区块链应用行业发展和政府部门政策制定的参考。

  • 2021-06-22
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头豹研究院2021年中国M2M应用行业概览

M2M是将数据从一台终端传送到另一台终端,机器与机器之间进行信息交流与传递,透过网络及机器设备通讯的传递与链接达到信息共享的概念。M2M技术通过移动通讯对设备进行有效控制,从而将商务的边界大幅度扩展,创造出较传统方式更高效率的经营方式或创造出完全不同于传统方式的全新服务。

  • 2021-06-21
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基于大数据技术的重庆市自然资源统计分析应用实践

本文介绍大数据技术在支撑重庆市自然资源统计分析的落地应用,包括大数据平台的定位选型、分布式计算环境搭建、空间大数据能力建设、模型扩展,以及在耕地集中连片度统计分析中的应用等方面,就存在的问题进行简要阐述,并提出改进建议

  • 2021-06-21
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智能电网大数据研究综述

随着能源互联网 、 数字电网和泛在物联网的建设和推进 ,传统电网正在发生深刻的变化 ,智能测量设备 所产生的海量数据使得电网不仅能对设备进行实时监测 ,集成各类分布式能源 ,还能为用户提供最优的能源解 决方案 。 鉴于此 ,对智能电网大数据技术的发展现状进行综述 ,讨论智能电网的特点和能源数据的多源性 ,总 结大数据在智能电网中的应用 ,分析机器学习 、 数据挖掘等技术在电网大数据分析中的应用及特点 ,归纳提升 大数据分析能力的主流平台与知识提取方法 ,并对智能电网大数据中存在的挑战和机遇进行展望 。

  • 2021-06-21
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论大数据的反垄断法规制——以其生产要素内涵为视角

随着大数据应用的不断深入,相关垄断问题更加复杂。从大数据的生产要素内涵 角度认识其垄断实质,能够增强对潜在垄断问题的识别和分析能力,完善反垄断规制理论 和法律适用。对其生产要素内涵的研究表明,大数据扩大了网络效应的外延形成大数据网 络效应,网络效应的反垄断分析应当分别考虑传统网络效应和大数据网络效应的竞争影响, 特别是注意两者竞争影响强度评估方法的差异;大数据改造了范围经济的反垄断适用,扩 张了集群商品竞争相关市场界定的适用范围,应当在“最小产品组合界定法”的基础上增 加集群商品适格检验,并重视消费者偏好验证。

  • 2021-06-21
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IOT物联网市场报告(PPT26页)

在客厅、餐厅、主卧室安装带温感的面板,可显示室内温度,又可控制风机盘管、窗帘等设备,实现单个面板灯光、窗帘、温度、AV的集成控制。

  • 2021-06-22
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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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数据智能服务产业发展研究报告

为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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