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W公司生产部员工绩效考核体系改进研究

近年来,四川省所拥有的航空研发与智能制造的产业链在整个国内通航产业普遍发展乏力的困境中,体现出强大的产业集群效应。在此行业背景下,涌现出一大批优秀的军民融合民营企业,W 公司作为其中的典型代表企业,不仅积极展开外部战略布局,而且也在不断探索提升内部科学管理水平的方式。绩效考核体系作为现代企业管理和人力资源管理体系的核心组成部分,对企业科学管理水平的提升有着非常重要的意义。面对企业当前的飞速发展,W 公司高层管理者一致认为建立一套符合公司实际情况的员工绩效考核体系刻不容缓。

  • 2021-07-01
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基于情境感知的智能家居系统设计研究_小米智能家居为例

基于情境感知的智能家居系统设计研究_小米智能家居为例

  • 2021-06-29
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ERP航空发动机库管理模块设计及应用研究

本文针对某航空发动机产品制造的过程,在供应链管理理论基础和应用技术指导下,深入研究了产品制造的全过程和信息关系。分析了航空发动机库管理业务流程和生产组织管理中存在的问题,利用建模工具对航空发动机库零件构建了功能模型和信息模块。在 ERP 航空发动机库管理模块设计中充分考虑到管理人员、管理工具、管理对象、管理方法、管理环境等因素,采用系统方法论、流程优化理论建立模型,分析模型重点因素,建立方法集。实现了航空发动机生产制程物流、信息流、资金流的统一,为企业航空发动机制造管理的科学化、信息化提供了保障平台,为进一步实现智能化制造奠定了基础。

  • 2021-06-29
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政府大数据共享交换情境下的大数据治理路径研究

文章采用双案例研究,选取云上贵州公司及块数据公司展开贵州省及贵阳市的大数据治理实践分析,通 过访谈、文件、资料收集多源数据。案例分析基于大数据汇聚、融合、应用三个阶段展开,围绕治理主体、治理客 体、治理工具展开分析。研究发现:省级和市级治理实践形成重构式及探索式两类大数据治理路径,统筹规划及 实践应用构成两类路径的根本区别。这一研究拓展并深化了大数据治理的理论研究,对我国开展大数据治理实 践具有参考借鉴意义

  • 2021-06-23
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浅析工业控制系统攻击.freebuf.CIS.周坤.1

工业控制系统基础 工业控制系统结构 工业控制系统攻击 :工控安全实验室负责人 公司:中国网安 · 三零卫士 研究方向:工控发电站漏洞挖掘、智能设备漏洞挖掘 团队:IRT工控安全团队联合队创始人 团队:破晓团队核心成员 介绍:2017-2018年度CNVD国家信息安全漏洞平台白帽排名第一 2019年度荣获国家信息安全漏洞共享平台“漏洞技术研究先进个人” 2020年度CNVD国家信息安全漏洞白帽排名第五 CNVD国家信息安全漏洞平台(原创通用型)漏洞证书270个

  • 2021-06-24
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新时代大数据背景下依托新媒体技术教学的几点思考

在新时代大数据背景和国家深化职业教育改革的新形势下,职业院校教师的传统教 学面临诸多新的问题,对教学环境、教学方法、生源基础、培养目标、社会责任、知识安全都提 出新的考验。面对不断改革发展的新形势,面对日新月异的新媒体技术,必须紧跟时代步伐, 积极适应新变化,调整教学思路,改进教学方法,强化社会责任和担当。文中结合“图像处理” 课程的教学实践从生源配置、知识获取、培养目标、企业对接以及知识安全等几方面阐述了一 些个人的思考。

  • 2021-06-22
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从BSRC看互联网企业安全漏洞及威胁趋势.欧阳强斌

互联网企业漏洞分布 漏洞趋势 趋势分析 未来的关注点 互联网企业漏洞分布 逻辑漏洞(业务强相关性漏洞) 越权(未授权访问) 信息泄露

  • 2021-06-22
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智能电网中的物联网技术应用与发展

智能电网中的物联网技术应用与发展

  • 2021-06-17
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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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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