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百度大脑领导力白皮书

把握市场趋势为制定Al战略提供参考。技术走向方面,机器学习平台、多模态计算、多模型数据库将开始走向市场。落地实施方面, Al部署过程将更加自动化, AI也将从主要在数据中心进行计算扩展至边缘计算。应用价值方面,业务流程自动化、人机交互智能化将是优先受益领域。市场生态方面则体现出两大明显趋势:软件及应用引领基础计算架构、生态资源整合制胜。

  • 2021-03-30
  • 阅读1368
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工业互联网80个名词术语解释

1. 工业大数据(Industrial Big Data) 工业大数据即工业数据的总和,即企业信息化数据、工业物联网数据,以及外部跨界数据。其中,企业信息化和工业物联网中机器产生的海量时序数据是工业数据规模变大的主要来源。 2. 工业大数据平台(Industrial Big Data Platform) 工业大数据平台是采用分布式存储和计算技术,提供工业大数据的访问和处理,提供异构工业数据的一体化管理能力,支持工业大数据应用安全高效运行的软硬件集合。

  • 2021-03-29
  • 阅读2517
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智慧灌区量测水产品及应用

产品特点 u 闸门主体由铝合金制造,防腐蚀、不生锈、 寿命长,使用周期超过20年; u 具备远程控制、手机操控、故障报警、备份 信息、数据自动上报等功能; u 自动控制与手动操作一体化,即使遭遇连续 阴霾天气电池无法正常工作,也可通过手柄启 闭闸门; u 驱动功率小、能耗低,最小功率只有10W; u 闸门开度控制绝对误差<0.1mm; u 实验室测流误差≤2%,实际测流误差≤5%; u 设备均在工厂整体集成,现场一体化安装, 维修便捷; u 采用可拆卸止水橡胶条,摩擦阻力小,密封 效果好,安装位置可调节,方便后期更换;

  • 2021-03-21
  • 阅读1399
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  • 52页
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中国信通究院新基建产品手册

建设新型基础设施,是我国立足当前、着眼未来的重大战略部署。2018 年 12 月中央经济工作会议提出,加快 5G 商用步伐,加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设。2019 年中央政治局会议和中央经济工作会议再次指出,加快推进信息网络等新型基础设施建设,加强战略性、网络型基础设施建设。2020 年2 月,中央政治局会议强调要推动 5G 网络、工业互联网等加快发展。3 月,政治局常务委员会会议进一步强调,加快 5G 网络、数据中心等新型基础设施建设进度。

  • 2021-03-17
  • 阅读1386
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  • 63页
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智慧校园视野下学校信息化 领导力的建设及培养路径

随着智慧校园建设的推进,学校组织人员的信息化领导力逐渐成为信息化建设中不可忽视的重要问题之一.本文首先提出了信息化领导力在教育信息化建设工作中的重要意义,着重阐述了信息化领导力的内涵和组成框架.在此基础上,从校长领导集体、中层管理团队和教职员工基层群体三个层面论述信息化领导力的建设,并给出相关培养路径,以期为学校信息化领导力建设提供参考.

  • 2021-02-26
  • 阅读1356
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  • 7页
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聊一聊工业软件和工业APP

工业软件和工业APP是信息技术和知识的融合,是一种赋能企业数字化转型、赋能工业互联网平台的高端工具,下面看看郭朝晖老师如何看待这个话题。 工业人的思维方式,与学术界差别很大:你以为某个技术可以提高产量,但现实中可能不能用:因为它可能影响质量。你以为某个改进可以提高质量,现实中可能也无法用:因为它可能影响安全、稳定。不理解这些“约束”,就写不出合用的软件。

  • 2021-02-26
  • 阅读1574
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  • 9页
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中国银发经济市场调研报告2026

经济驱动产业发展:消费基础稳固+消费能力升级+医疗保健支出提升:银发健康(康养)产业迎来了需求与支付双支撑的利好环境

  • 2026-04-14
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  • 21页
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中国AI品牌资产发展白皮书:可信知识网络、AI品牌资产评估体系与行业规范

过去二十年,数字营销主要建立在搜索曝光、内容分发与 点击跳转之上。品牌竞争的重点,是争取被看见、被点击,并 在用户进入页面之后,通过内容、产品信息、价格说明、用户 评价与转化设计影响其判断与行动。

  • 2026-04-14
  • 阅读10
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  • 91页
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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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