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基于“大数据”的商业模式创新

“大数据”正以各种方式和路径影响着企业的商业生态,它已经成为企业商业模式创新的基本时代背景。本文在阐释“大数据”之大变革性的基础上,提出“大数据”对商业模式创新驱动的三维视角,即大数据资源与技术的工具化运用、大数据资源与技术商品化推动“大数据”产业链形成、以“大数据”为中心的扩张引发行业跨界与融合;在商业模式创新的企业层面,揭示了“大数据”在企业价值主张创新、关键业务与流程创新、收益模式创新、外部关系网络与价值网络重构中的运用;在“大数据”产业链层面,沿大数据产品价值链的横向延伸、大数据技术产业链纵向定位与整合界定了六种基本商业模式类型,洞悉了以提供完整解决方案为导向的商业模式创新趋势;在行业层面,提出基于“连接”与“融 合”的两种新兴商业模式———平台式商业模式和数据驱动跨界模式;并从资源基础论、创新理论、价值链理论、交易成本理论等角度剖析不同层面创新的不同驱动原理。 本文为企业在“大数据”时代探寻商业模式创新切入点提供了一个系统化的分析框架

  • 2021-04-17
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制定物料分类规则参考的标准和常见方法及流程

物料分类是整个物资供应链管理的基石,从某种程度上说物料分类是否科学决定了物料代码体系结构的优劣,对物料主数据进行分类管理,搭建分类之间的关系,根据数据的重要性划分优先级。

  • 2021-05-17
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2022年ESG物流运输行业白皮书

本白皮书将从风控视角出发,重点分析物流运输行业及重点企业的 ESG 评级指标表现。旨在帮助投资者、金融机构和监管者深入理解物流运输行业存在的 ESG 机会与风险,从而鼓励和推动企业走向更加绿色、安全和责任的发展道路,促进社会整体可持续发展。

  • 2023-12-04
  • 阅读1304
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南方电网数据资产管理体系构建与应用实践

第五届数据资产管理大会在线上召开。南方电网数字平台科技(广东)有限公司副总经理萧展辉先生进行了《基于“责权利、量本利”的数据资产管理体系构建与应用实践》的主题分享。

  • 2024-04-16
  • 阅读1302

fiddler抓包工具

fiddler是Eric Lawrence完全使用.NET开发的一个免费HTTP调试工具,后来微软连人和工具一起收购之后,也把它在当作一个产品在做。Fiddler在工作时本身并不进行网络嗅探的工作,它只是充当一个“代理服务器”的功能,而任何软件只要使用这个代理,Fiddler便可以截获它发出的所有请求,进行跟踪,查看。

  • 2021-04-28
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新型油气两相有限体积IMPES数值试井模型算法_赵立安

在油气两相流数值试井中对数值模型求解常用的线性化方法为IMPES方法(隐压显饱法),该方法由于显式求解饱和度,导致计算稳定性差,对时间步长要求较高,实际应用效果不好。采用一种新型的有限体积IMPES方法,考虑基于物质平衡原理,建立压力与油相饱和度关系,在隐式求解压力的基础上,利用压力和饱和度的关系求解油相饱和度,最后迭代计算出所有时刻的油气两相的压力及油气饱和度变化。通过与常规IMPES的计算结果对比可知,该方法的稳定性较好,并且计算简单,可以采用大步长,计算速度快,结果可靠,为两相流数值试井提供了一种可靠、便捷的求解方法。

  • 2021-04-22
  • 阅读1290
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低碳智慧建筑技术创新发展白皮书2024(运行管理篇)

报告首先强调了低碳智慧建筑的概念内涵,提出了这一概念在建筑材料选择、设计、施工、运行维护以及拆除再利用的全生命周期中的应用。报告进一步分析了低碳智慧建筑技术在运管阶段的应用现状及挑战,包括数据不准确、能耗管理效果差、智慧运维系统安全性不健全以及技术成熟度不完善等问题。

  • 2024-06-05
  • 阅读1285
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乔磊磊、魏绍青、吕俊复:循环流化床锅炉全负荷调峰特性研究(复述.电机工程学报.2025.1.5)

基于循环流化床(CFB)燃烧技术的燃煤发电机组可实现长周期压火热备运行与快速启停,即具备全负荷调峰能力。在某300 MW?亚临界?CFB锅炉上的试验结果显示,机组功率能够以10.4% Pe/min?的速 率快速降至?1 MW,后在1%极低负荷率下维持长时间稳定运行,总压火时长超过110 min,压火结束后又能以3.5%Pe/min?的速率实现热态再启。压火期间,平均床温以?2.2?℃/min?的速度从?800?℃降至?553℃;主汽温度和主汽压力分别下降了?165?℃和?1.7 MPa;各受热面横向温度偏差基本在10?℃以内;汽轮机和发电机运行平稳,各项参数都在安全限值以内。扬火瞬时烟气?CO?浓度急剧上升超过1%, 但无爆燃风险。调峰全过程尘硫氮污染物排放小时均值满足超低排放要求。该研究为深入挖掘煤电机组灵活性提供了一个更具竞争力的方向,对高比例消纳风光等可再生能源、保障新型电力系统可靠稳定运行具有重要意义。

  • 2025-02-01
  • 阅读1284
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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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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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