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信息系统各类方案模板

详细设计的主要任务是对概要设计方案做完善和细化。说明书编制的目的是说明一个软件系统各个层次中的每个程序(每个模块或子程序)和数据库系统的设计考虑,为程序员编冯提供依据。如果-个软件系统比较简单,层次很少,本文件可以不单独编写,和概要设计说明书中不重复部分合并扁写。

  • 2021-03-19
  • 阅读4608
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2025年央国企信创数字化研究报告

2025年央国企信创数字化研究报告2025年央国企信创数字化研究报告2025年央国企信创数字化研究报告2025年央国企信创数字化研究报告

  • 2025-03-18
  • 阅读603
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  • 24页
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从CHAT_GPT到生成式AI(Generative AI):人工智能新范式,重新定义生产力

近期人工智能研究公司OpenAI推出的聊天机器人模型CHAT-GPT不断出圈,据 Semafor援引知情人士报道,微软正商谈以 290 亿美元估值,向 OpenAI 投资 100 亿美元,一切均指向人工智能模型的新范式“生成式AI模型(Generative Model)”

  • 2023-02-06
  • 阅读2063
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中国电信:6G愿景与技术白皮书

通过对历代移动通信系统演进的总结,以及根据用户和业界对6G的期待,本白皮书将6G的愿景概括为:“虚实通感,全域智联”。具体包括以下十个特征:全域泛在、瞬时极速、节能高效、虚实李生、沉浸全息、通感多维、智能普惠、安全可信、确定可靠和柔性开放。

  • 2023-03-11
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中国制造业行业研究报告——我国制造业将不断转型升级,朝着世界制造强国的前列迈进

制造业是我国实体经济的重要基础,长期处于我国国民经济的支柱地位,为我国的经济高速发展起到主要的推动作用。经过几十年的发展,我国早已成长为制造业大国,在全球产业链中占据了重要地位。2021年我国制造业增加值占GDP比重达到27.4%,同比提高1.1个百分点。2021年也是我国制造业增加值排名自2010年以来,连续第12年位居世界首位。在政策、研发、技术等因素的驱动下,我国制造业不断降本增效,转型升级,产业结构持续得到优化。

  • 2022-05-24
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《中国数据要素市场发展报告(2020_2021)》_国家工信安全中心(新)

数据要素市场相关概念界定 数据要素是一个经济学概念,对数据要素市场相对准确、清晰的认识和界定,是探索和培育数据要素市场模式和方向的重要前提,也是值得各界商榷的难点所在。本节探索对数据、数据资源、数据资产、数据要素以及数据要素市场的含义进行界定和分析。 (一)数据 数字经济的背后实际上是数据经济,甚至可以说“无数据,不经济”1,数据是整个数据要素市场最基本的构成元素。 计算机科学将数据定义为“对所有输入计算机并被计算机程序处理的符号的总称”2。国际数据管理协会(DAMA)也给出了相似的定义:“数据是以文字、数字、图形、图像、声音和视频等格式对事实进行表现”3,而国际标准化组织(ISO)对以上两种定义进行了进一步概括,认为“数据是对事实、概念或指令的一种形式化表示”。 以上定义各有侧重,一方面,数据若想为人

  • 2022-01-10
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企业智能制造转型路径

未来转型成功,可能是通过淘汰落后的企业实现的,这是与过去不一样的; 推动智能制造应该坚持长期规划,分步实施,效益驱动,小步快跑的原则 步子过大,可能成为先烈而不是先驱,毛利低的企业,可能要等待市场以及配套服务技术的发展,相当于等待成本的降低。

  • 2021-07-14
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工业软件深度报告:软件为体,工业铸魂

工业软件是支撑工业企业生产运行的基础,广泛应用于工业生产的各个环节,伴随着产品从研发,到生产,再到销售及售后服务的全生命周期。目前我国工业软件的发展仍和世界一流水平有较大的差距,呈现出"管理软件强、工程软件酹低端软件多,高端软件少”的现状。我们在本篇报告中从各条工业软件赛道入手,解构行业背景、剖祈中外差距、展望发展趋势、揭示投资机会,相信中国的本土厂商能够奋起直追,发展出可用、好用的国产工业软件,在工业4.0阶段来临之际,以"中国软实力”支持中国工业迈入智能制造时代

  • 2021-04-25
  • 阅读1781
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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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端到端重新思考工作是创造价 值的前提 越来越多的组织正在使用AI进行"创新”,构建新的商业模式。端到端重新设计工作流程的公司在价值捕获和员工满意度方面表现优于仅部署工具的公司。差距不断扩大,驱动力来自更清晰的路线图和对人才的更深入投资。

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