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第四次工业革命带给世界的深刻变革

第四次工业革命和技术革新蕴含着巨大的技术红利和发展契机,主要体现在新一轮工业革命彻底改变了人类原有的技术和生产体系,颠覆或创新了几乎所有行业的产品和服务,深刻改变了经济社会资源的配置方式和使用效率,蕴含着人类生产方式和经济组织形态发生根本性变革的创新动能。但同时,新技术的广泛深度应用也产生广泛的负面外部性,表现为创新科技与经济的融合发展加剧了经济不平等现象,新技术企业发展与互联网经济出现了明显的“头部固化”趋势,以及技术在社会领域带来一系列新型“创造性破坏”等问题。

  • 2021-04-20
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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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工业4.0背景下国际国内化工高等教育对比研究

工业4.0背景下,全球化工行业正经历着前所未有的互联网、大数据和智能化变革,化工高等教育也面临着培养新型化工人才的巨大挑战。文章研究了国内外化工行业发展情况,并从学习产出角度对国内外化工高等教育现状进行了对比分析。研究表明,我国化工高等教育虽建立了系统的化工基础理论知识体系,但在学生的学科兴趣和专业方向引导、学术启蒙、创新创业能力培养和职业素养提升方面有待加强;应保持教学内容的前沿性和先进性,采用更加开放和多样化的教学方法及考核方式;强化多种形式的多方合作交流,增强学生的国际化视野,推进新工科建设,培养适应新工业时代的创新型化工人才。

  • 2021-04-20
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智能化边缘计算专题序言_架构、应用与挑战

新型基础设施建设包括 5G 基站建设、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中 心、工业互联网等诸多领域,其中计算性能和网络安全起着关键作用.与传统的云计算模式不同,边缘计算的出现 使得服务调用所需的数据、数据处理和应用程序可以部署在网络边缘设备中,边缘服务器可以直接与用户进行业 务交互并对相关数据进行处理.同时,人工智能的发展为边缘计算理论与技术的发展注入了新的活力,使得基于 边缘计算模式的新兴应用能适应复杂多态、随需应变和广域移动的需求,实现高性能、高可用性、低延迟和优良服 务的交互体验等.

  • 2021-04-20
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中国移动(呼和浩特)数据中心建设项目可行性研究报告

近年来,随着内蒙古移动新业务的不断推出,工程建设的不断推进,现有的局房规模小、配套不足、使用管理存在隐患,机房资源已越来越捉襟见肘,与内蒙古移动日益壮大的地位和作用极不相称,给公司的客户服务、网络发展、日常管理和新业务的开发带来很大困难,不利于公司的品牌建设和服务于通信业务运营发展水平的提升,制约了内蒙古公司的进一步开拓与进取。

  • 2021-04-20
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物联网行业现状及发展趋势分析

一份专业的行业研究报告,注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况,旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。一份有价值的行业研究报告,可以完成对行业系统、完整的调研分析工作,使决策者在阅读完行业研究报告后,能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势,确保了决策方向的正确性和科学性。

  • 2021-04-20
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物联网技术帮助中国卡车司机避免瞌睡、超速和注意力分散

中国有众多的卡车在广袤的国土上运送货物,而在连接到 G7 车队管理网络之后,它们将能做到更多。 借助物联网技术,防疲劳摄像头能识别司机的不良驾驶情况,内置的高级驾驶员辅助系统可以发送「与前车距离过近」的警报,实时货载称重技术还能预防盗窃。

  • 2021-04-20
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大数据打脸性别偏见

大数据打脸性别偏见 这种理论在发展中提出了性别本身是流动的,男性和女性所表现出来的特征也并非完全稳定,每个男性个体和女性个体都是千差万别、千姿百态的。 因为界限并不存在,所以“越界”也就失去了标准。

  • 2021-04-20
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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

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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