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普洛斯:物流行业园区智慧化风险管理白皮书

物流行业是国民经济的动脉系统,是国家构建双循环新发展格局的关键战略部署,是建设现代化强国的重要支撑。随着国家新政推出,物流行业加速实现高质量发展正成为全行业共识,以加快物流标准化信息化建设,提高流通效率,推动物流业健康安全发展为主要目标。物流园区作为高质量现代化物流行业的重要基础设施之一,其发展有利于实现物流设施集约化、运作共同化,也可使城市物流设施空间的布局更合理化。

  • 2023-03-06
  • 阅读189
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普华永道-智能时代下房地产行业数字化转型 - 机器人流程自动化(RPA)助力 新时代房企提质增效

随着近年物联网、人工智能、区块链等新技术的发展,全球数字化浪潮已催生出了数字经济时代,而在房地产行业自进入白银时代以来,竞争日趋激烈,众多房地产企业都面临着提质增效、转型变革的挑战,并开始思考如何在管理环节中运用数字化新技术提升管理效益,而产业互联和智慧科技带来的升级迭代,给房地产企业提供了全新的发展机遇。

  • 2023-03-06
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走进标杆工厂内容白皮书

5G 全连接工厂可充分发挥 5G 网络聚合作用,有机集成人工智能、数字孪生、云计算等各类新一代信息技术,打造新型工业互联网基础设施,形成生产单元广泛连接、信息(IT)运营(OT)深度融合、数据要素充分利用、创新应用高效赋能的先进工厂。在遵循企业实际需求的前提下,综合考虑 5G 技术应用场景和建设成本,推进各行业企业灵活部署 5G 网络等基础设施,以分类分级为导向建设 5G 全连接工厂,可实现 5G 在企业生产辅助环节的规模化部署和核心环节的深层次拓展,从而进一步推动企业数字化转型升级。

  • 2023-03-06
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前瞻研究院:新经济下中国企业数字化转型之路-灯塔工厂专题报告2023

“灯塔工厂” (Lighthouse Network)是由世界经济论坛和麦肯锡咨询公司共同遴选出来的“数字化制造”“全球化4.0”技术应用示范者,入选灯塔工厂的示范者一般具有以下特征:①实现重大影响;②成功集成多个用例;③可拓展的技术平台;④在关键推动因素方面表现出色。此外,还可以快速响应市场需求,创新运营模式,实现绿色可持续发展。

  • 2023-03-06
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中国区块链教育及人才发展报告

2020 年,央行数字货币在深圳、苏州、成都等地首次实现应用试点。随着试点工作不断加速推进,应用场景逐渐多元化,参与的城市数量增至 20 多个。相应链条的人才缺口待填补。与此同时,央行也在加大区块链领域的研究投入,2020 年 11 月中国人民银行金融科技研究院(以下简称“央行研究院”)大量高薪招聘区块链人才,支持央行数字货币的试行

  • 2023-03-05
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2021年中国神经网络模型系列研究(一):卷积神经网络

人工神经网络的运用加快AI算法的时效性,扩大其模型适用范围,主要针对语音识别技术、卷积神经网络模型是图像识别技术的主流应用,为AI产品算力提供强有力的技术支撑人工神经网络运作神经网络主体结构。

  • 2023-03-05
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IMT-2030(6G)推进组:无线人工智能(AI)技术研究报告

伴随着人工智能(artificial intelligence, AI)三大驱动力——算力、算法和数据相关技术 的不断发展,AI 技术正在人类社会中掀起新一轮的技术革命。特别地,作为 AI 技术的一个 重要研究方向,机器学习(machine learning, ML)利用了深度神经网络(deep neural network, DNN)的非线性处理能力,成功地解决了一系列从前难以处理的问题,在图像识别、语音 处理、自然语言处理、游戏等领域甚至表现出强于人类的性能,因此近来受到了越来越多的 关注。

  • 2023-03-05
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IT大侦“碳”:PowerEdge的可持续法宝

数字化转型是全球企业的首要任务,而在实现该目标的过程中,采用更加可持续且负责任的方式至关重要。这就是我们能看到,当下数字化转型与环境、社会和治理(ESG)齐头并进的原因。

  • 2023-03-05
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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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