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艾瑞咨询-2024年中国数据中台行业研究报告

数据中台是企业数字化建设的重要构成,其通过整合企业基础设施和数据能力,实现数据资产化和服务复用,降低运营成本,支撑业务创新。数据中台通过采集、存储、加工大量数据,统一企业数据标准,建立全域级、可复用的数据中心,增强数据共享和复用,满足多方面需求。尽管部分观点认为数据中台的概念被过度炒作,但数据中台确实可为企业解决数据资产管理的问题,支撑业务分析洞察,促进业务转型优化,带来业务价值。作为企业内部统一数据能力的集合和业务数据化的承载体,数据中台对于企业数字化升级具有关键作用。

  • 2025-10-09
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智慧园区安防解决方案

据是数字经济的‘石油’,但要把‘石油’从地下抽出来,变成能驱动发展的‘能源’,需据是数字经济的‘石油’,但要把‘石油’从地下抽出来,变成能驱动发展的‘能源’,需

  • 2025-10-09
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智慧城市数据平台解决方案

智慧社区搭建在云计算平台基础之二,依托云服务的理念和优势,实现社区管理及服务的信息化、集约化,以社区居民服务为核心,为居民提供安全、高效、便捷的智慧化服务,全面满足居民的生存和发展需要。

  • 2025-10-09
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智慧医疗信息化解决方案

智慧医疗解决方案以智慧医疗云平台为能力底座,联合DICT合作伙伴,围绕健康中国战略,借助后疫情时代智能化、远程化、协同一体化等发展趋势,抓紧5G、新基建等发展契机,打造远程医疗、智慧医院、区域医卫、智慧康养等领域核心能力,携手合作伙伴做大做强DICT,力争十四五期间挺进医疗行业信息化第一梯队。

  • 2025-10-09
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等保2.0(公有云等保)解决方案

网络安全等级保护建设将覆盖所有关键信息基础设施,12月20日,公安部召开2020中国网络安全等级保护和关键信息基础设施保护大会,推进关键信息基础设施安全保障体系建设。 关键信息基础设施主要涵盖14大行

  • 2025-10-09
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数字转型与“十五五”信息化规划

要正视信息化使命的变化,必然带来组织架构、职能新组织:定位和人才结构的变化,早谋划,主动作为 新规划要与变革信息化组织相衔接--数字化转型带来企业管理变革和组织架构的变化信息化机构要重新明确功能定位和人才队伍知识结构

  • 2025-10-09
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企业数字化转型战略实践与启示

国家层面已经把数字化提升到国家战略层面,但是对于企业来说拆解目标就是比较难的,很多企业都不知道为什么要数字化。最终就变成为了数字化而做数字化,其实大部分企业都处在数字化转型的门槛前,踌躇不前,这根本的原因就是还没有清晰完整的数字化战略。

  • 2025-10-09
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2025年度制造业数字化转型典型案例集

利用互联网新技术对传统产业进行全方位、全链条的改造,提高全要素生产率,发挥数字技术对经济发展的放大、叠加、倍增作用;要推动实体经济和数字经济融合发展,以信息化培育新动能,用新动能推动新发展。当前,新一代信息技术与制造业融合的广度深度不断拓展,人工智能引领制造业数字化转型步伐明显加快。我们要抢抓机遇,充分发挥我国内需市场广阔、产业链条完整、应用场景丰富的优势,加快推动广大制造业企业数字化转型,为网络化、智能化梯次升级打好坚实基础,为制造强国和网络强国建设提供有力支撑。

  • 2025-10-09
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2025年车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构报告2.0

汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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2025年中国新锐品牌全球成长白皮书

过去十年,中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力,在国内细分市场中迅 速崛起,创造了一个又一个“爆款神话”。

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中服云多模态工业物联网平台介绍

中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商,历经十余年深耕发展,已构建起成熟的全系列多层次产品体系,精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新,中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式,既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求,也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。

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区别于传统消防联网模式,在符合GB50440要求的同时,将互联网思维融入消防信息化管理,将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。

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2025 年,人工智能正式迈入 “智能体元年”,AI Agent?成为驱动产业变革的核心力量,硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。

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机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面,两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工,针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效,但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工,而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差,因为有时候深度学习虽然能有好的表现,但是我们并不知道他的原理是什么。

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2026六大未来产业发展趋势与人工智能八大落地场景洞察

2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点,AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力

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