在过去的一个世纪里，我们一直被一种机械的工作观念所支配。我们假定工作是固定的、可重复的，能够轻易地被拆分成离散的任务，并据此划分工作岗位。工作转型的重点是成本和效益——如何通过更快、更有效的方法来实现目标。但近年来，企业和员工面临着以往任何时候都更为严峻的停顿和混乱，让这种传统的工作观念受到了前所未有的挑战。
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云筹优化APS供应链高级计划相关业务涉及预测计划，采购计划，产能规划，人力计划，MPS/MRP，主生产计划，工序计划，装车计划，配送计划等软件模块，覆盖中长期计划与短周期排产等供应链全部计划业务场景，帮助制造企业建设高品质、高效率、低成本的供应链计划体系，助力数字化智能车间改善与产业转型升级。
中国移动与中国广电在北京签署“G 5G 战略”合作协议，正式启动 G 700MHz 5G 网络共建共享，这是自 2020 年5 5 月中国移动与中国广电签署 5G 共建共享合作框架协议以来两家 在 建设、维护、市场和结算等具体问题达成文本性具体协议 。
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目的/意义]大数据时代科研数据激增，与此同时劣质科研数据的传播给中国与世界的科研工作带来巨大的挑战，如何合理有效地管控劣质科研数据是科研工作所面临的难题。[方法/过程]面向科研大数据质量管控的紧迫需求，结合博弈论模型、改进病毒传播SIR模型构建科研大数据质量管控模型（CM-SRBD），并对科研大数据各阶段管控措施效果进行仿真模拟。[结果/结论]研究表明，科研大数据质量管控是一个以控制劣质科研大数据在数据生态链中传播、提升科研大数据质量为目标，以“源头博弈阶段（G）—传播阻隔阶段（D）—修复淘汰阶段（E）”（GDE）为一体化管控阶段，以建立产出质量控制机制、设立数据隔离空间单元、引入劣质状态优选机制为管控策略体系，进而对具有“致命性、隐藏性、专业性、潜伏性”的劣质科研大数据实现有效管控，以减少易劣质科研大数据、快速发掘暗劣质科研大数据、有效优化数据修复流程，从而维护科研大数据生态平衡的动态过程。
关键质量指标的多步提前预测是优化和控制工业过程的基石。在长期预测范围内进行精确的多步预测，在提高工业过程的生产性能方面具有巨大的潜力。然而，提取历史特征对于实现这一目标具有重要意义。最近的进展表明，变压器网络为这一挑战提供了一种有前景的技术解决方案。然而，缺乏样本简化机制使得深度特征提取变得困难。它需要大量的计算成本，这使得传统的变压器网络在工业过程中不太适用。为了探索克服这些障碍的策略，并提高变压器网络对有效多步预测的适用性，本文提出了一种新的关键样本定位和分解变压器网络（KSLD-TNet）。具体来说，它首先使用注意力得分矩阵定位具有强交互作用的关键样本。然后，在KSLD TNet编解码器结构中逐层过滤非关键样本。这样，每层的输入样本数量可以呈指数级下降，显著降低了深度特征提取的难度和计算量。值得注意的是，本文还设计了一种信息存储结构，以避免样本分离过程中的信息丢失。利用两个工业过程数据集构建了广泛的实验，以证明所提出方法的有效性。关键词：深度学习、工业过程、关键样本定位（KSL）和蒸馏变压器、多步预测
全部车辆安装5G通讯网关及信息集成设备，配置移动急救工作站系统、生命体征传输系统等。实现整车实时路况、车内视频监控、患者生命体征数据等的实时采集和远程传输。配备移动智能终端实现身份证OCR、人脸及NFC、RFID等智能识别及语音识别
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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
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。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
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当前，人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口，人工智能正以前所未有的速度重塑世界，为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植，从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断，人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样，未来，随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合，以及海量数据与前沿知识的双重加持，人工智能将彻底突破单一技术工具的局限，蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽，融入千家万户的日常起居，成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
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