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中国商旅行业发展白皮书2022-同城商旅-2022-44页

面对疫情防控常态化带来的不确定性,更多的企业通过加大数字技术研发力度,来降低企业的推广成本、渠道成本、人力成本和管理成本,将促进商旅系统升级。商旅行业因其具备高技术、高投入和对经济社会发展强拉动的能量,将为新经济下企业发展带来更多增长动能,全方位聚焦赋能企业提速、实现高质量发展。

  • 2022-11-10
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工业机器人产业链全景解析

工业机器人是广泛用于工业领域的多关节机械手或多自由度的机器装置,具有一定的自动性,可依靠自身的动力能源和控制能力实现各种工业加工制造功能。工业机器人的“机器换手”,是未来实现智能制造的重要环节。

  • 2023-01-27
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2020年度全球数字化供应链行业报告

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  • 2022-08-29
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计算机信息行业专题研究:银行IT:国产化、数字化转型提升需求-广发证券

银行 IT 国产化带来替换需求。银行业去 IOE,始于棱镜门事件。由于银行业一直以来采用 IBM 小型机、Oracle数据库和 EMC 存储设备为代表的 IT 基础体系,使得如此重要的银行业金融机构 IT 整体都处于海外厂商的控制之中,由此提出了去 IOE 的想法

  • 2022-08-27
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金融服务业的API经济和数字化转型:开放式银行服务的例子-SWIFTINSTITUTE-201706

金融服务业的 API 经济和数字化转型:开放式银行服务的例子,金融服务业的 API 经济和数字化转型:开放式银行服务的例子,金融服务业的 API 经济和数字化转型:开放式银行服务的例子

  • 2022-08-27
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金融科技浪潮中的支付业直面数字化转型及客户预期的转变-普华永道-201608

金融科技浪潮中的支付业 直面数字化转型及客户预期的转变,金融科技浪潮中的支付业 直面数字化转型及客户预期的转变

  • 2022-08-27
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普华永道商业银行财务数字化转型

商业银行财务数字化转型, 商业银行财务数字化转型, 商业银行财务数字化转型, 商业银行财务数字化转型, 商业银行财务数字化转型

  • 2022-08-27
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数字化转型时代的金融知识图谱建设方法论和实践分析

那么,如何建设一个知识图谱呢?AWS金融行业的知识图谱Big Lab动手实验计划,赋能金融机构自行搭建知识图谱,实现定制化需求。

  • 2022-08-27
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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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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