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IT服务外包项目工期与费用控制的_多属性英氏逆拍卖机制

工期和费用是影响 IT 服务外包项目成败的两个重要因素,且两者之间呈负相关的关系。 在 IT 服务外包 项目执行前,发包方与接包方需要就项目的工期和费用达成一致。 通常,发包方并不完全了解外包项目的市场行 情,在这种情况下,就需要一种有效的方式使发包方和接包方之间就工期和费用达成一致。 本文设计了改进的英氏 逆拍卖机制,针对一对多的情况设计了新的拍卖协议;针对工期和费用的多属性情况,引入多属性效用理论解决,设 计了相应的效用增加函数。 最后通过一个算例来演示所设计的拍卖机制对解决此类决策问题的作用。 得出一些结 论:所设计机制能够以拍卖方式描述费用和工期管理流程;找到了发包方和接包方的最佳增量效用,并且建议的拍 卖协议是发包方和接包方获得双赢结果的机制;从不同大小的案例中可以得到完全一致的结果,这表明设计的拍卖 机制的有效性和效用增加函数对协商结果的有效性。

  • 2021-04-26
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物联网(IoT)简介 Linux 中国

物联网(IoT)是一个由智能设备连接起来的网络,并提供了丰富的数据,但是它也有可能是一场安全领域的噩梦。 物联网((Internet of Things)(IoT)是一个统称,指的是越来越多不属于传统计算设备,但却连接到互联网接收或发送数据,或既接收也发送的电子设备组成的网络。

  • 2021-04-25
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揭开华为的物联网布局

相对于在5G上的投入,华为在物联网上的起步相对比较慢,建构物联网生态系统上落后于几家对手。但通信技术过硬的他们,尝试以通过系统层级的技术弯路超车,并在 2020 年的 P40 系列手机、以及其 EMUI 10.1 里,秀了一波强横的多设备互联互通技术。

  • 2021-04-25
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亚太区隐私数据保护趋势探讨

亚太区拥有全球增长最快的某些经济体和企业,并且这些经济体和企业均为全球信息经济和供应链中的关键环节。相比以往,企业如今更需及时了解亚太各国家/地区不断变化的隐私监管环境,从而实现隐私风险最小化,建立并维护与客户之间的信任关系以及构建可持续的高效商业网络。

  • 2021-04-24
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中国工业互联网发展成效评估报告

应用广度和深度不断拓展,大中小企业各具特色,不同规模企业间融通发展不断深化,推动产业链上下游协作水平快速提升。根据本次评估,大型企业的融合应用普及率为86.1%,中型企业的融合应用普及率为68.7%,小微企业的融合应用普及率为51.8%。

  • 2021-04-23
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华为双活数据中心解决方案报告书

随着业务数据的增加和应用数据的依赖性的增强,数据已经成为开展业务不可缺少的基础。数据的有效汇集,集中管理, 综合 分析以及容灾备份的需要等处理要求日益提高。因此,通过管理机制与技术手段相结合保障数据的--致性和业务的连续性在建设公安系统容灾机制中势在必行。

  • 2021-04-21
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工业互联网与商业银行业务模式升级

摘要:通过发展工业互联网促进数字化转型,已经成为我国产业升级和经济高质量发展的重要途径。商业银行作为我国金融系统的支柱行业,应将自身转型升级与工业互联网发展进程充分融合,一方面借助工业互联网技术重塑业务模式,创造全新的发展格局;另一方面也可以为我国产业数字化改革提供金融服务支持,提升金融服务实体经济能力。因此本文首先对工业互联网内涵及技术特征进行分析,进而基于工业互联网优化数据流转渠道和打破信息壁垒的能力特征,探索商业银行通过工业互联网融入实体经济产业生态、升级金融服务模式的方向,并研究在产业数据快速积累的情况下,商业银行进行创新性数据资产管理的可行性,最后针对商业银行在工业互联网时代的发展战略提出建议。

  • 2021-04-20
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2020BCS-北京网络安全大会汽车制造业信息安全形势与建设分享

勒索软件等新型攻击模式突破了工控网络的隔离限制,降低了对制造业的攻击门槛; “震网”病毒以来,工控系统的安全漏洞呈现逐年增多的趋势,而制造业占比最高; 车联网安全成为热门议题,车辆的安全漏洞呈上升趋势。

  • 2021-04-20
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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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中服云能碳管理平台V5.0

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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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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