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对智能供应链的产业实践探究

智能供应链是指在互联网/物联网环境下,企业利用智能供应链平台和大数据资源,感知、获取了消费者(用户)对个性化的产品或者服务的需求,触发相关组织(企业间或企业内)进行跨企业智能预测、沟通和整合供应链上的资源计划,将消费者(用户)、线下门店、线上小B端、渠道商、品牌方、智能物流服务供应商、智能制造厂方和材料/零部件供应商从原材料到成品交付的各个环节的参与方智能协同起来,实现智能研发、智能采购、智能生产、智能交付和智能结算,从而满足日益个性化消费者需求的网链式服务体系。主要探讨智能供应链在各产业中的应用。

  • 2021-04-30
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智能制造为什么遭遇落地难?

报告首先分析了互联网的作用:对当前企业造成的直接影响是加剧了竞争、减少了利润。这导致制造型企业、尤其是产能过剩的、生产同质化产品的企业面临严峻挑战。

  • 2021-04-29
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软件工程图书管理系统需求分析报告完整版

此规格说明书是为了对图书馆管理系统做一个概要的说明,是软件的大概的分析过程,对最终的软件加以说明。主要的读者为软件设计人员,程序编写员,以及老师。.该项目作为计算机学院05级的软件课程设计题目,学生应该在规定的时间之内完成,时间是第七周(4月7日)到第十二周(5月16日),学生应该在这个时间之内做好需求规格说明书,概要设计说明书,详细设计说明书,以及做好程序,并在最后加以用户操作手册等一系列详细的设计要求。

  • 2021-04-28
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基于物联网技术的水质监测系统分析与设计

针对以往水质监控系统水质传感器数据采集盲区多,传统处理器,通信模块无法满足大量的数据的处理和传输等问题;设计并实现了一种基于物联网技术的水质在线监测系统;该系统由数据采集节点,数据汇聚节点与监测中心计算机构成;设计了以INA118仪用放大器为核心的微弱信号调理电路,通过STM32微处理器进行实时数据采集和处理,结合ZigBee低速短距离和CDMA2000高速远距离通信等物联网技术将水质数据上传至物联网云平台;监测中心计算机通过下载物联网云平台数据实时显示;通过测量数据的对比性实验,结果表明整个系统的实时性好,测量精度较高,温度,pH值和电导率的平均相对误差分别约为0.64%,1.33%和2.33%,能够较好地满足水质监测的要求.

  • 2021-04-27
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美团大脑系列-商品知识图谱的构建及应用

2012年谷歌x实验室宣布使用“深度学习”技术让机器成功识别图片中的"猫” ,1000台服务器, 16000个处理器连接而成,内部共有10亿个节点。机器“阅读”了1000万张从YouTube从抽取的图片

  • 2021-04-26
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安全的最后一公里:特权访问安全

PAM成为最重要的安全领域之一:任何组织都需要解决特权账号以及其他拥有高级权限账号的安全问题,因为这些账号一直是攻击者的首要目标,利用这些账号可以轻易获取敏感信息和数据。

  • 2021-04-25
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研报互联网传媒行业科技先锋系列报告-互联网广告的演变历程与趋势

国内程序化广告产业已初具雏形。其基本流程包括: (1)广告主或广告代理商将自身宣传品上传至DSP或DSPAN(买方)平台; (2)DSP平台对广告进行用户匹配传输到Adx(互联网广告交易平台)或SSP(卖方)平台; (3)SSP平台将其站视在广告位中吸引目标客户; (4)当目标客户产生点击、下载或付费等行为后,数据逆向传输给DSP平台,DSP平台据此向广告主获取分成

  • 2021-04-25
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科技行业AI+5G系列:自然语言处理成为企业数字化转型的重要手段.

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。

  • 2021-04-24
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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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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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