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数字化转型的生态建设指南

如何带领你的企业成为数字化冠军、构建完整的数字化生态?本文将围绕四大业务生态系开展分析。 这四大业务生态体系同时也是企业最基本的业务层面,覆盖了企业活动的方方面面,是数字化价值链提升的基础。每个生态体系都涵盖了一系列的企业内外部活动,并通过数字化的连接和实践将这些活动联系在一起。

  • 2021-06-23
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大数据金融行业大数据变现__明略实战分享案例

智能探头,肯特基跟踪用户互动、店内客流和预定情况,大数据分析人员对于菜单变化和餐厅设计等的优化和预测是物流等整个闭环优化。星巴克的选址和部分店面空间设计采用大数据分析.

  • 2021-06-23
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大数据与统计学共50页

作为归纳分析的科学,统计学可以从亚里士多德的“城邦政情”算起,但作为一门数据分析的科学则应从配第的《政治算术》算起。300多年来,统计学围绕如何收集、整理和分析数据这一主线而发展,构建起了庞大、多元、融合的应用方法体系,帮助解决了各个领域天量复杂的现实问题。

  • 2021-06-23
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一种基于工业互联网的供应链管理系统

本发明适用于互联网技术领域,提供了一种 基于工业互联网的供应链管理系统,该系统记录 产品从原料到成品各阶段的监测或检测数据,包 括原料生长监测、原料质检、加工程序监测、成品 质检,仓储监测,实现成产品供应链数据的完整 追踪,当流入市场的成品出现质量问题时,通过 产品供应链数据的追踪和分析,即可获知产品质 量问题的根源,为后期产品质量的改善提供依据 和方向。

  • 2021-06-21
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一种数据存储装置、工业互联网高并发数据处理系统

本说明书公开了一种数据存储装置、工业互 联网高并发数据处理系统,其中,工业互联网高 并发数据处理系统包括:物联网层、数据网关层、 数据存储层、数据计算层、数据应用层;其中,所 述物联网层,用于采集数据,并将所述数据通过 IOT接入层传输至所述数据网关层;所述数据网 关层,用于基于规则引擎对所述数据进行过滤转 发;所述数据存储层,用于将所述数据网关层转 发的数据;所述数据计算层,用于统计所述物联 网层采集的数据中的设备状态进行分析和统计, 获得结果;并将所述结果存储至数据库;所述数 据应用层,用于调用所述数据存储层存储的数据 以及所述数据计算层获取的结果进行应用数据 调用服务。

  • 2021-06-20
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基于物联网的污水处理智能监控系统

针对我国污水处理厂运行效率低、缺乏有效监管及运行模式粗放等现状,设计了基于物联网的污水处理智能监控系统。该系统从感知层、网络层和应用层3个层面进行构建提出污水处理智能监控系统方案,详细探讨了监控系统的主要内容和各项关键技术。可为污水处理厂的运行和管理提供完善的数字化解决方案污水处理能力和效率均可得到明显提升。

  • 2021-06-21
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6移动互联网时代的营销管理变革

新时代下的营销管理新挑战面对全新且莫测的市场环境,中国电信需要的不仅仅是外部市场的跨越,更要有内部管理的跨越。

  • 2021-06-18
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5G背景下社交网络信息存档的挑战与策略研究

5G模式下社交网络信息必然是即时化,量级也会随之提升。

  • 2021-06-18
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

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