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三问工业APP:企业需要什么样的工业APP?什么样的工业APP才好用?什么样的企业能研发出好用的工业APP?

工业APP是数字经济发展的关键要素,是工业互联网、大数据、人工智能深化应用的关键。工业APP的本质是模型和数据,软件只是它的外衣。大力发展工业APP,有利于发挥软件赋能、赋值、赋智作用,对繁荣工业互联网平台应用生态、促进工业提质增效和转型升级具有重要意义。

  • 2023-02-01
  • 阅读269

《加快建设数字河北行动方案》印发:2025年,建成5G全连接工厂标杆省级示范30个

1月30日消息,河北省人民政府办公厅近日印发《加快建设数字河北行动方案(2023-2027年)》,将组织实施6个专项行动、20项重点工程,推动数字技术与实体经济深度融合,适度超前建设数字基础设施,做强做优做大数字经济。目标到2025年,数字经济核心产业增加值达到2500亿元,数字经济占GDP比重达到40%。

  • 2023-02-01
  • 阅读275

31省市数字经济成绩单

党的十八大以来,我国深入实施网络强国战略、大数据战略、数字经济发展战略,印发“十四五”数字经济发展规划”,有关部门认真落实各项部署,加快推进数字产业化和产业数字化,推动数字经济蓬勃发展。随着2023年开春,31个省区市政府相继发布对应的年度政府工作报告以及经济运行“成绩单”。从各地政府工作报告和经济运行情况来看,数字经济发展引擎地位巩固,各具特色的数字化应用加速落地,彰显出逆势而上的发展韧性,已成为各地扩大投资、提振消费的重要力量。

  • 2023-02-02
  • 阅读378

“工业母机”,进入爬坡期

“工业母机”主要是指数控机床,是制造业高端突破的重点领域。伴随着我国推进制造业转型升级,数控机床一直是一个热点产业领域,成为很多地方产业招商的重点方向。近期,工业母机概念上市公司的表现较为活跃,让我们又关注到这一产业。走过爆发期进入爬坡期的数控机床产业,能否通过技术升级实现新的市场突破?未来的数控机床产业有哪些发展趋势?

  • 2023-02-01
  • 阅读267

量子信息技术发展与应用研究报告(2022年)

以量子计算、量子通信和量子测量为代表的量子信息技术,是量子科技重要组成部分,有望成为未来重大技术范式变革和颠覆式创新应用的新源泉。发展量子信息技术,推动科研成果应用和产业生态构建,已成为全球在前沿科技领域政策布局与投资支持推动的热点,也是各国构建未来产业竞争力,维护国家技术主权的重要方向之一。2022年度诺贝尔物理学奖,授予AlainAspect、JohnEClauser 和AntonZeilinger,表彰他们使用纠缠量子态进行开创性实验,为基于量子信息的新技术开发奠定基础,进一步提高全球关注热度。

  • 2023-02-02
  • 阅读260
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算力互联网技术白皮书

超级计算机是聚焦科学计算、追求绝对计算速度的最典型代表。根据2020年全球超算TOP500榜单统计,我国入围超算数量为226台,已成为世界上超算数量最多的国家。然而,超级计算发展面临诸多技术瓶颈,包括能效指标约束、登纳德缩放比例定律和摩尔定律失效、超算体系结构变化缓慢、超导计算机和量子计算机等颠覆性技术发展缓曼、存算一体等新原理器件缺少突破等。因此,自2013年起,超算TOP500性能上升速率明显变缓,从每10年提高1000倍降为约100倍,依靠硬件堆餐单个超算中心计算能力面临技术瓶颈限制,难以满足超大复杂任务的计算需求。

  • 2023-02-02
  • 阅读328

31省市数字化转型规划(2023)

国际数据公司IDC预测,全球对数字转型的投资将以每年17.1%的复合速度增长,2023年,这类投资预计将达到惊人的2.3万亿美元。这意味着数字化转型的时代已经到来。 随着防疫政策的调整和优化,2023年成为经济全面复苏和发展的重要一年。连日来,上海、福建、云南等多个省市相继出台2023年政府工作报告,其中,数字化转型作为当前中国经济发展的“主旋律”,成为2023年各地方政府工作的重要部署内容。 那么,为了抢抓2023年数字化转型发展机遇,各省市明确了哪些新目标呢?

  • 2023-02-02
  • 阅读293

中国企业数字化转型(满分)

企业数字化建设的核心工作是持续提升数据治理水平充分发掘数据价值,进而提升运营效率,促进商业模式转型升级。数据治理水平反映了企业数据采集、加工处理的能力,数据智能的应用则反映了数字化建设的水平,数据智能帮助企业更实时、更智能地探查出海量数据中隐藏的问题、归因分析,匹配相应的运营策略和规则,实现运营决策的自动化、智能化。

  • 2023-02-02
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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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