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腾讯产业互联网安全十大趋势

数字技术的应用和发展加速产业数字化进程,但也会导致安全问题的泛在化和复杂化。安全问题逐渐演变为涉及政策、法律、标准、技术和应用的全域治理问题,需要政府、行业协会、企业、用户等多元主体共同发力,形成协作联动、能力互补、信息互通的共建共享共治体系,以应对动态变化、边界泛化的网络空间安全治理形势。

  • 2021-04-22
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2016年健康管理研究分析及发展趋势预测

2016年健康管理研究分析及发展趋势预测-中国产业调研网Cir.cn基于多年来对客户需求的深入了解,全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景,注重信息的时效性,从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。

  • 2021-04-21
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大数据架构详解:从数据获取到深度学习

机器学习(Machine Learning,ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。其专门研究计算机是怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构,使之不断改善自身的性能。此外,数据挖掘和机器学习有很大的交集。本文将从架构和应用角度去解读这两个领域。

  • 2021-04-21
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软件项目开发可行性分析报告

现在的银行储蓄系统工作效率低, 越来越不能满足广大储户的需要。银行与客户都迫切希望能更方便更省时就可以办理储蓄业务。现代计算机网络的高速发展使越来越多的人更喜欢网 上购物、不出门即可交纳各种费用。在这样的背景下,很明显现行的银行储蓄系统已经不能满足人们越益增长的需求,急切需要建立一个新的、高效的、方便的、互联的银行储蓄系统。

  • 2021-04-19
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智慧城市论文:关于建设智慧城市的战略思考

建设智慧城市不仅是治理城市问题和城市病的内在需求,而且是主动实现城市跨越式和创新式发展的难得机遇。它可以激发科技创新,转变经济增长方式、推进产业转型升级和经济结构调整,转变政府的行为方式、提高政府的效率,也有利于提高城市管理水平、提升城市的综合竞争力, 使我们的城市运行更安全、更高效、更便捷、更绿色、更和谐。

  • 2021-04-18
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深度报告2021迎转型发展之元年以内容广告深挖用户价值

报告关键要素:我们认为可从三个角度理解新媒股份投资价值:确定性、弹性、预期差。

  • 2021-04-17
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研报础化工行业化工碳中和系列报告

在我国作出2060 年前实现“碳中和”承诺的背景下,大炼化和煤化工行业未来会如何发展是市场所关注的问题。正如我们在碳中和系列报告二中指出的,化工过程的二氧化碳排放可分为能源相关排放和工业过程排放,随着未来可再生能源替代的推进,能源相关排放会大大缩减,过程排放或将成为决定产品碳排放压力的核心因素。

  • 2021-04-17
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工业互联网的智能制造模式与企业平台建设——基于海尔集团的案例研究

工业互联网是中国制造业智能化转型的核心,实施智能制造,建设工业互联网企业级平台也是中国制造 业企业转型升级的主要方向。本文厘清了智能制造的内涵与主要维度,基于海尔集团智能制造 COSMO 平台的探索性案例研究,结合技术平台相关理论,深度剖析了中国企业的智能制造实施模式与企业平台建设过程与治理体系。本研究完善了智能制造相关研究,弥补了现有平台研究忽视企业级平台治理的不足,为中国制造业企业实施智能制造、搭建工业互联网企业级平台提供了理论依据与实践参考,对于探索“互联网 + ”与先进制造业的深度融合具有重要的理论启示与方法论意义。

  • 2021-04-17
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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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在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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