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中国将成为全球物联网最大市场,智能制造前景广阔

得益于LoRa与NB-IoT等低功耗广域网广泛应用,以及5G部署,带来全球物联网连接量高速增长,从智能汽车、智能家居到企业资产管理设备再到工业设备,广泛的连接推动信息科技由移动互联迈向万物互联转变。根据权威调研机构IDC最新报告显示,2020年全球物联网连接规模达到300亿,以及到2024年全球物联网的连接量将接近650亿,年复合增长超20%。

  • 2021-04-27
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智能工厂引领粮油产业迈入智能制造时代丨深度

智能工厂不仅是生产自动化、少人化,同时可实现管理的数字化、智能化:车间生产及设备运行情况可以实时获取和调整;运营指挥系统能够集成采购、生产、销售数据,优化决策流程。

  • 2021-04-26
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专有云建设推动IT架构转型实践

广东农信在IT规划落地实践中,将云平台建设作为整体IT架构“平台化”和“云化”转型的重要抓手。在广泛的调研和比选方案后,广东农信采用一体化的互联网私有云解决方案,建设了“开放、共享、安全、弹性”的专有云平台。该专有云平台将云计算和大数据融合,具备完整的IaaS,PaaS,DaaS,Devops和安全能力,为业务和数据应用提供了强大的基础支撑能力,是农村中小金融机构中首个完整的互联网化专有云落地案例。专有云服务及新技术、新架构在互金业务中台、大数据云平台等重点平台中的应用,以及在其他应用中的推广,促进了基础设施弹性化、应用平台化、数据资产化,有效推动了整个IT架构的转型,改变了IT建设模式,提升了IT研发效能。基于专有云平台,当前广东农信已基本形成“业务中台+数据中台+云技术平台”的整体IT架构,同时,其在专有云建设推动IT架构转型方面已取得了显著成效,将持续推进整个云服务能力体系和多法人云服务生态的建设。

  • 2021-04-25
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生态文明背景下的传统营城智慧传承与创新——基于山东省济南市的实践与思考

国城市历史源远流长,积累形成了丰富的城市规划建设经验。生态文明时代,传统营城智慧对于当代城市的借鉴体现在两个方面,一是构建更加和谐的城市与自然的关系;二是营造更加宜居的城市人居环境。“泉城”济南的古城营建独具特色,通过山川定位、模数控制、借景入城形成融入自然环境的空间格局,通过制宜结合、主从有序、因泉成园构建基于空间秩序的人居环境。传统营城智慧塑造了济南独特的空间特色并深刻影响到城市的变迁,其传承与创新对于当今济南城市发展建设同样有着重要的作用。

  • 2021-04-25
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物联网的实施挑战及其解决方案

物联网可以追溯到20世纪70年代,然而,直到1999年,我们才有了这个术语,该术语与依赖于网络连接才能正常运行的设备相关。直到2010/2011年,这项技术才开始大受欢迎。现在是2020年,物联网无处不在。从我们家里到工作场所,再到将在物联网设备上运行的整个城市,未来必将由物联网所驱动。

  • 2021-04-25
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物联网的问题,是技术问题,还是人的思想问题?

回顾物联网的历史,我们可以发现物联网受到行业内需求的转变才慢慢演化过来的。伴随着技术落地成本越来越低,5G 移动网络、蓝牙芯片、WiFi 等越来越多样化的网络数据传输形式,以及越来越小的终端芯片等一些物联网兴起的必要条件开始一一具备。

  • 2021-04-25
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AI时代的中层支柱:统计学

计算机是非常擅长计算,它们可以非常快速地完成计算人算不了的东西,但最终必须由人来组织和分析这些计算。你可以看一些非常成功的人工智能应用,它不仅是机器在「思考」,也是科学家在思考。像 AlphaGo 的算法看上去是第一次出现,但其实有很多非常聪明的数学,并且是由人设置教学内容。人工智能是由机器和人分饰两角的,非常有趣。

  • 2021-04-25
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AI正帮我们快速看穿一个人

我们既要依赖技术的便利性,也需要不断克服技术的风险,以理性、审慎、公平的态度来不断定义技术。既然我们自己都不能在现实中只凭微笑皱眉来判断他人是否开心生气,那么更不应寄希望于AI能通过微表情来为情绪定性。因此,只有以“人”为尺度,我们才能让情绪识别技术缔造更具共情力的未来。

  • 2021-04-25
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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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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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在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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