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2022汽车工程步入由软件领航的新时代-德勤

我们的研究结果显示,现行措施显然不足以应对这些威胁。而且还有许多障碍需要克服,主要是:转型所需时间太长;众所周知,在汽车行业建立可靠的合作伙伴关系困难重重;企业在研发能力方面仍有很大差距。

  • 2023-01-16
  • 阅读1950
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  • 36页
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数联网(DSSN)白皮书 2023 -中国移动

本白皮书基于对国家数据要素流通在政策、产业、技术和需求方面的综合分析,提出数联网(DSSN)发展愿景、发展目标、体系架构等核心理念,分析应用场景和关键技术,希望业界一起共同建设数据共享服务网络,促进数据要素市场的流通和高质量发展。

  • 2023-05-12
  • 阅读1949
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光伏组串I-V扫描与智能诊断技术白皮书

为证实I-V 扫描与智能诊断技术的性能水平,受华为委托,北京鉴衡认证中心(以下称“鉴衡”)对该技术进行了技术评审和性能验证。结果表明:依据CGC/GF 180:2020《光伏组串I-V 扫描与智能诊断评价技术规范》、IEC62446-1:2016《并网光伏系统 第一部分:系统文件、试运行测试和检查要求》,华为开发的智能I-V 诊断技术,综合性能水平达到“L4”,可以较好地满足应用需求。

  • 2021-06-15
  • 阅读1948
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  • 12页
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数字孪生模型评价指标体系

数字孪生作为实现数字化、智能化、服务化等理念的重要使能技术,以及助力数字经济与实体经济融合发展的有效手段,受到各行各业的广泛关注。随着数字孪生逐渐从理论研究迈向落地实践,在实际应用对数字孪生模型的要求更加多元的同时,对数字孪生模型性能的透明度也提出了更高的要求。然而,数字孪生模型在构建校验、运行管理、重构优化、迁移复用、流通交付等阶段缺乏系统性评价理论和方法指导,难以分析和量化数字孪生模型的质量、性能、适用性或共生性、适应性和价值,导致难以分析和量化数字孪生模型的质量、性能、适用性、适应性和价值,严重阻碍数字孪生的深入推广应用。针对上述问题,首先对不同阶段的数字孪生模型性能需求进行分析,在此基础上,提炼出8项数字孪生模型评价准则,进而构建了一套数字孪生模型评价指标体系,并给出了29项评价指标的量化计算参考方法,以期为数字孪生模型各阶段的决策过程提供参考。

  • 2021-09-17
  • 阅读1946
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灼识咨询-2022智能仓储与工业物流行业蓝皮书-2022-33页

智能仓储与工业物流解决方案主要应用于工业生产物流及商业流通配送两大场景内。工业生产场景注重解决方案与生产节拍的协调性;流通配送场景更注重流通效率、快速响应能力

  • 2022-11-11
  • 阅读1943
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163页化工动设备讲义(PPT)

163页化工动设备讲义(PPT),163页化工动设备讲义(PPT),163页化工动设备讲义(PPT)

  • 2025-01-13
  • 阅读1937

智能工厂如何运用可视化进行设备管理

通过信息生命周期管理,数字化工厂的数据可以在工厂中不断更新、维护和再利用。数字化工厂是工厂的无形资产;而且基础数据的数字化是一种管理的创新,可以提高工厂的工作效率和提升管理水平。

  • 2022-06-17
  • 阅读1930
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中软国际智慧教育解决方案

智慧校园顶层设计以数据中心和业务中心为基础,区域协同便捷高效,构筑教育高质量发展支撑体系。建设多维度智慧决策和发展体系,提高教育管理水平、教学教研效率校区运行服务质量,构建数字资源和创新应用,提供环境全面感知、智慧型、数据化、网络化、协作型一体化的教学、科研、管理和生活服务,并能对教育教学、教育管理进行洞察和预测的智慧学习环境,满足智能教育全场景安全可信要求

  • 2022-07-11
  • 阅读1928
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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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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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