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当代新型智慧城市属性、理念、构筑与大数据

当代新型智慧城市属性、理念、构筑与大数据

  • 2021-06-27
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物联应用标识解析

产品标识如同产品的“身份证”,随着物联网“一物一码”的发展,对产品“身份证”的信息量、打印质量和打印速度等要求也日趋增高,很多传统的喷码(赋码)设备已解决不了现有市场需求,以致成为多行业提升生产速度时的严重制肘。

  • 2021-06-25
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发达地区和欠发达地区工业数字化的组态路径

发达地区和欠发达地区工业数字化的组态路径——基于“技术-组织-环境”的理论框架分析

  • 2021-06-25
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2020年数字化转型趋势报告

Adobe与Econsultancy联合发布的《2020 年数字化转型趋势报告》,在世界各地以及我们生活的各个方面,消费者越来越希望品牌能直观地交付个性化、富有情感的数字体验。数字革命和不断演变的消费者行为助推了这一趋势。数据、人工智能、语音技术和增强现实等前沿创新技术的崛起,使我们能够设计出更加灵敏、精准和无缝的数字营销。今年的一个惊人发现是,消费者行为正在飞速变化,每家企业都必须适应这种变化。

  • 2021-06-24
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数字政府专场-《“互联网+智慧交易”助力优化营商环境》-余奇

互联网+交易+金融:交易业务融入“互联网+交易+金融”新思维,与银行跨界合作共同打造交易融资平台,为参与公共资源交易活动的用户提供融资撮合服务。

  • 2021-06-24
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2021年中国零售数字化转型研究报告

根据中国信通院统计数据,中国数字经济规模不断提升,2020年中国数字经济增加值规模达39.2万亿元,同时数字经济占GDP比重逐年提高,2020年达38.6%。从三次产业的数字经济渗透率来看,渗透率逐年上升,其中第三产业数字经济发展显著优于一、二产业。依托数字化知识及信息,以信息网络为载体,以数字技术为驱动,数字经济将在新经济业态下创造更多产能。

  • 2021-06-23
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蚂蚁集团研究院区块链政务应用白皮书202020页

本报告总结了蚂蚁在区块链政务探索中积累的一些经验和体会,希望能与政务领域的同行者共同探讨。我们相信,未来的数字政务一定是灵活的、开放的、智慧的,区块链将成为其可信的基础设施。依托于区块链底层,一个“纵向到底、横向到边”的整体型数字政务体系将被构建起来。我们希望与诸位政务领域的伙伴携手合作,砥砺前行,共同创造变化,迎接美好未来!

  • 2021-06-23
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易车研究院汽车行业中型SUV洞察报告2021版中型SUV车市成为新蓝海20页

中型SUV将成为2021年广大车企的重点投放领域,Model Y、揽月、星越L、UNI-K、新 汉兰达等一大堆重磅车型, 纷纷聚焦2021年发力。 为什么都“凑巧”到了2021年?这轮中型SUV攻势,能否助力中国品牌转型升级?是否会 加速海外品牌优胜劣汰?能否成为提升新能源销量的新突破口?如何影响未来车市格局……

  • 2021-06-22
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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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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通过蓝牙定位信标进行精确定位后,自动推送附近景点音视频介绍。还可通过互动大屏进行VR自助导览全部景点。大屏还可与步道注册、信息发布等切换使用。

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2026年数据分析和人工智能规划指南

2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟 作者:Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题:面向技术专业人员的数据分析和人工智能;数据和分析解决方案的架构、实施及扩展; 生成式 AI 资源中心 2026 年,企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务 价值。为实现这一目标,数据和分析技术专业人员需充分利用所有可 用数据,设计模块化、灵活的架构,并建立稳健的治理机制以确保可 信度。

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