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2024年中国数字中台市场研究报告

随着云计算、大数据、物联网、人工智能等技术的创新发展,传统产业数字化转型不断加快,数据安全和隐私问题成为用户和企业的关切点,企业对灵活、高效解决方案的需求持续增加,生态合作将成为行业发展趋势。全球新经济产业第三方数据挖掘和分析机构iiMedia Research(艾媒咨询)最新发布的《2024年中国数字中台市场研究报告》数据显示,2022年中国数字经济总体规模达50.2万亿元,同比增长10.3%。随着传统产业数字化转型不断加快,数字经济基础设施实现跨越式进步,预计2025年达70.8万亿元。中国零售企业在物料管理、销售管理中使用到信息系统较多;零售企业使用的数字化工具主要有数字系统(75.9%)和数字营销(57.6%);有75.4%的零售企业在接受数字中台服务商服务后经营效率提升6%-25%。数字中台市场集中度较高,大厂技术设施健全,优势明显。当前中台的行业格局由竞争转向竞合,以协同生态为核心,集众所长,企业中台趋向云化、智能化、生态化、全渠道化。

  • 2024-09-12
  • 阅读243

上海电力大学(赵晋泉):2024新型电力系统电压(相量)支撑强度指标的认识和思考报告

上海电力大学能源电力科创中心赵晋泉教授做了题为“新型电力系统电压(相量)支撑强度指标的认识和思考”的报告,征得赵教授同意,特与您分享!

  • 2024-09-12
  • 阅读293
  • 下载0

张沛教授:强化学习在配网转供中的应用

天津大学张沛教授做了题为“强化学习在配网转供中的应用”的报告,征得张沛教授同意,特与您分享!天津大学张沛教授做了题为“强化学习在配网转供中的应用”的报告,征得张沛教授同意,特与您分享!

  • 2024-09-12
  • 阅读191

国家信息化发展报告

深入贯彻落实党中央、国务院关于信息化发展的重要部署,深入实施《“十四五”国家信息化规划》,国家互联网信息办公室会同有关方面梳理总结2023年各地区、各部门信息化发展情况,开展信息化发展水平监测评估,编制形成《国家信息化发展报告(2023年)》(以下简称《报告》)。

  • 2024-09-12
  • 阅读156

数据空间关键技术研究报告

结合我国数据流通利用需求和现状提出了数据空间技术架构。从业务上看,数据空间中包括数据供给方、数据使用方、数据空间运营方和第三方服务商。从功能框架上看,数据空间可以分为运营管理、数据连接器、第三方服务三大类功能。从技术框架上看,数据空间的关键技术包括信任体系、数据互操作、访问和使用控制、分布式架构四个方面,其核心是依托连接器,实现数据面和控制面分离。

  • 2024-09-06
  • 阅读856

大模型落地路线图研究报告

大模型技术能力不断创出新高,产业应用持续走深向实,显著加快人工智能通用化、实用化、普惠化发展进程。大模型兼具理论研究和产业应用双重价值,已成为当前科技前瞻布局和创新研发的焦点,受到国际社会高度关注。系统梳理大模型应用落地的共性需求和关键要素,给出现状诊断、能力建设、应用部署、运营管理等落地路线作为参考,将进一步促进大模型赋能千行百业,为打造新质生产力和推进新型工业化开辟新路径。

  • 2024-09-05
  • 阅读287

2024网络安全十大创新方向报告

数据安全治理包括数据分类分级、数据脱敏、数据防泄漏等工作,通常基于特征、正则表达式以及机器学习方式对大规模的数据进行识别标注,但大多面临规则引擎能力受限、误报高、重人力等问题,无论对于用户还是数据安全服务商来说,都带来了极大挑战。生成式人工智能的出现,已经在数据分类分级、敏感数据识别、数据防泄漏等方面带来革命性改变,包括通过自然语言处理实现自动化数据分类与标签生成,使用多模态技术识别图像、音频等非结构化数据,以及利用类人脑思维链和推理能力理解复杂的语言结构和上下文,高精度识别敏感内容和异常行为。通过大模型处理数据分类、数据脱敏和数据防泄漏等任务,在既保证很好效果的同时,也对数据安全治理工作的效率带来数十倍以上提升,将成为未来数据安全技术发展的重要方向。

  • 2024-09-02
  • 阅读552

中国数字经济发展研究报告

2024 年,是中国信息通信研究院连续发布中国数字经济发展研究报告的第 10 年。十年的积累研究,报告通过持续跟踪呈现我国数字经济发展的最新进展、剖析数字经济发展的规律特点、展现数字经济发展的行业热点等,持续助力数字中国建设。

  • 2024-08-29
  • 阅读452
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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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