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T公司售后服务质量评价和改进研究

第四次工业革命以来,物联网大数据、智能制造技术实现了前所未有的进步。传统的制造型企业迎来了由机械自动化向人工智能转型的加速期。越来越多的客 户不仅对产品提出了更高的个性化需求,而且对企业的服务质量水平要求日渐苛刻。制造型企业要在激烈的市场竞争中脱颖而出,一方面要依靠生产工艺的革新,提供高质量的产品,另一方面还要适应客户不断变化的需求,提供差异化服务。新的市场环境下,及时准确地满足客户的服务需求对企业的发展起到关键作用。

  • 2021-07-01
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基于国产平台的工控组态软件实时数据库设计

当前现代化工业高速发展,工业控制领域越来越需要强大的技术支持来维护不断扩 大的生产规模、监管日益复杂的生产流程,工控组态软件可以为信息集成化和工业自动 化提供保证,主要用于直观监控现场运行状态,方便管理现场设备,满足用户对测控和 现场要求。而实时数据库(Real-time Database,RTDB)作为组态软件核心部分,通过对 数据和事务提出较强的实时性和定时性要求,实现现场生产数据的实时反馈和处理,但 目前市场上被广泛应用的工控组态软件产品及实时数据库大多基于 Windows 操作系统。

  • 2021-07-01
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河南省智慧城市建设影响因子研究_政策文本量化分析_杨凯瑞

本文在系统整理2008—2019年河南省政府及直属部门颁布的现行智慧城市建设政策的基础上,利用SPSS19.0、Excel、Tagxedo等统计分析软件,研究了河南省智慧城市建设影响因子的时空分布情况。研究结果表明,河南省智慧城市建设影响因子可以描绘为由"一般影响因子—主要影响因子—关键影响因子—核心影响因子"构成的金字塔形政策影响因子体系;影响因子的空间分布领域广泛,并可将影响因子分为恒相关、长期相关和中短期相关3个相关强度层次;按照时间分布情况,可将因子归为泛在建设背景和重点建设背景,且二者有交叉。在此基础上,对未来河南省智慧城市建设政策提出了建议。

  • 2021-07-01
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大规模云计算平台的技术挑战

正如单机操作系统的内核,在阿里云 OS 中,飞天大规模分布式计算平台起到了承上启 下的关键作用。飞天运行在通过网络互联的通用服务器集群上,隐藏了海量硬件所带来的复 杂度和不可靠,向云 OS 的其他组件提供可信赖的的计算能力和存储能力。

  • 2021-07-14
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基于机器学习的时序数据预测方法研究综述_赵婷婷

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  • 2021-07-19
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基于动作约束深度强化学习的安全自动驾驶方法_代珊珊

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  • 2021-07-19
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深度学习人工智能技术在医学影像辅助分析中的应用_蒋西然

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  • 2021-07-19
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利用深度学习网络对医学影像分类识别的比较研究_刘汉卿

利用深度学习网络对医学影像分类识别的比较研究利用深度学习网络对医学影像分类识别的比较研究利用深度学习网络对医学影像分类识别的比较研究利用深度学习网络对医学影像分类识别的比较研究

  • 2021-07-26
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

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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微模块化数据中心机房建设方案

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