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大数据分析与情报分析关系辨析-李广建

大数据与情报分析的深入辩解,通过大数据深入探讨情报的前景与应用

  • 2021-06-15
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中服云企业介绍-word版

中服云国内领先的工业物联网平台公司,主营产品有: - 工业物联网平台基本版(SCADA) Basic Edition - 工业物联网平台企业版 Enterprise Edition - 工业物联网平台集团版 Group Edition - 工业物联网平台数字孪生版 Digital Twin Edition - 工业物联网平台设备版 Device Edition

  • 2025-03-17
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中国移动-智慧园区项目安装集成指导手册(60页 WORD)

为满足园区智能化的需求,在建设各智能化子系统的基础上,从顶层设计整体规划出发,建设部署智慧园区管理系统,目标是将所有智能物业终端设备融为一体,进行全局化管理。系统通过接口和协议与各个智能终端设备对接实现数据和功能在系统层进行集成和有机整合。

  • 2025-03-05
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国家网信办发布《数字中国发展报告(2021年)》(附全文)-70页

2017年到2021年,我国数据产量从2.3ZB增长至6.6ZB,全球占比9.9%,位居世界第二。大数据产业规模快速增长,从2017年的4700亿元增长至2021年的1.3万亿元。公共数据开放取得积极进展,2017年到2021年,全国省级公共数据开放平台由5个增至24个,开放的有效数据集由8398个增至近25万个。各地积极探索数据治理规则,培育数据要素市场,促进数据流通交易和开发利用。

  • 2022-08-15
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医疗大数据分析应用平台

本应用平台产品的总体方案思路是:基于目前医疗服务机构及相关机构已有的HLI、NHLI、HIS等有关系统形成并积累的医药医疗大数据和信息,采用最新的大数据技术、云计算技术、BI和数据挖掘技术,形成对医疗行业具有新视角、全方位、智能性、预测性、可视性的深层次展示分析效果(Insight ),揭示医疗行业整体规律和内在发展趋势.

  • 2021-06-25
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GSM移动通信基本原理

GSM采用小区制组网方式,每个覆盖小区成正六边形,其形状像“蜂窝”,故称蜂窝小区。其目的是频率复用以提高容量。必须具备越区切换、位置管理等功能。

  • 2021-06-29
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  • 115页
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流程工业大模型:挑战与机遇

当前,大模型技术在多个领域展现出颠覆性潜力,正深刻重塑人类与工业复杂系统的交互模式。面对流程工业“机理复杂、控制困难、知识碎片化、研发周期长”等长期存在的关键难题,通用大模型在泛化能力、可信性与可持续学习等方面难以满足工业场景的高要求。为此,任磊教授团队于中国工程院院刊《Engineering》提出了流程工业大模型框架——ProcessFM,融合“数据+机理+知识+计算”的多层架构,该架构从资源层、基础层、适配层到应用层进行系统设计,构建适用于流程工业的大模型技术底座,具备机理认知、知识问答、仿真生成、智能控制、优化决策、科学发现六大核心能力,旨在实现高度融合的工业智能。未来,流程工业大模型将从多模态数据及机理融合、可解释决策、边缘部署等方向突破,为流程工业带来大模型赋能的智能解决方案。

  • 2025-05-26
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数据中台-数据加工处理平台

数据加工处理是实现数据标准化的过程,包括了数据的提取、清洗、关联、比对、标识、对象化等操作,支持实时计算和离线计算,支持批量处理操作。数据传输过程支持分布式数据传输方式。在数据处理过程中,引入人工智能技术,实现结构化和非结构化数据的处理,采用图计算和内存计算技术,实现数据的价值提升。在数据处理过程中,引入模型体系和标签工程和知识图谱技术,进一步提升数据价值密度,为数据智能应用实现数据增值、数据准备、数据抽象。

  • 2024-02-14
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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

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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)

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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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