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虚拟化环境下PowerSystem批量部署解决方案

未来区块链技术还会在慈善公益、保险、能源、物流、物联网等诸多领域发挥重要作用。来互联网、人工智能、物联网都将产生海量数据,现有中心化数据存储(计算模式)将面临巨大挑战

  • 2022-04-17
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自动化运维机器人(RPA)在银行IT运维领域应用场景分析

区块链对数据的不可篡改和可追溯机制保证了数据的真实性和高质量,这成为大数据、深度学习、人工智能等一切数据应用的基础。

  • 2022-04-13
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公募基金如何通过超融合承载核心生产业务,实现金融科技转型?趋势解读

区块链技术将大大优化现有的大数据应用,在数据流通和共享上发挥巨大作用。未来互联网、人工智能、物联网都将产生海量数据,现有中心化数据存储(计算模式)将面临巨大挑战,基于区块链技术的边缘存储(计算)有望成为未来解决方案。

  • 2022-04-13
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十二种大数据技术组件解读及高可用性部署

在防伪溯源领域,通过供应链跟踪区块链技术可以被广泛应用于食品医药、农产品、酒类、奢侈品等各领域。区块链可以让数据跑起来,大大精简办事流程。

  • 2022-04-13
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主机HA高可用知识梳理和经验分享资料

在知识产权领域,通过区块链技术的数字签名和链上存证可以对文字、图片、音频视频等进行确权,通过智能合约创建执行交易,让创作者重掌定价权,实时保全数据形成证据链,同时覆盖确权、交易和维权三大场景。

  • 2022-04-13
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企业入云全景解读:从选型、策略、架构到实践步骤【架构洞察力】

区块链可以通过哈希时间戳证明某个文件或者数字内容在特定时间的存在,加之其公开、不可篡改、可溯源等特性为司法鉴证、身份证明、产权保护、防伪溯源等提供了完美解决方案。

  • 2022-04-13
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软件定义存储SDS应用场景分析&保险企业SDS对象存储实践分享

扶贫是区块链技术的另一个落地应用。利用区块链技术的公开透明、可溯源、不可篡改等特性,实现扶贫资金的透明使用、精准投放和高效管理。

  • 2022-04-13
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基于开源OPA实现Kubernetes资源安全合规基线检查运维进阶

区块链发票是国内区块链技术最早落地的应用。税务部门推出区块链电子发票“税链”平台,税务部门、开票方、受票方通过独一无二的数字身份加入“税链”网络,真正实现“交易即开票”“开票即报销”——秒级开票、分钟级报销入账,大幅降低了税收征管成本,有效解决数据篡改、一票多报、偷税漏税等问题。

  • 2022-04-13
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竞争对手分析

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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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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智能网联汽车(车联网)蓝皮书(2025年)

报告围绕智能网联汽车产业高质量发展主题,从全球态势、场景应用、技术趋势三大维度系统梳理了产业发展现状,深入剖析了智能网联汽车在汽车、交通、城市治理等领域的价值释放路径,提出了推动产业高质量发展的举措建议与发展展望。

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低空产业高质量发展路径与策略研究报告(2025年)

报告重点聚焦低空产业,提出低空产业的体系架构,探讨低空产业发展现状、路径及挑战,提出低空产业下一步发展思考和建议。

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人工智能赋能中小企业高质量发展研究报告(2025年)

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AI4SE行业现状调查报告(2026年)

报告以《智能化软件工程技术和应用要求》《面向软件工程的智能体技术和应用要求》等系列标准为参考,聚焦AI4SE发展现状及落地成效。内容以行业调查结果为基础,对软件工程各阶段的智能化转型现状、落地效能提升情况、未来发展趋势、挑战与机遇等维度进行了深入分析。

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