现代设备点检体系建设培训课件
数据统一采集接入平台,是面向用户大数据场景下,实时和离线数据采集、集成、管理的诉求,提供快速连接、高时效融合各种数据、灵活进行ETL数据开发的能力,帮助企业打破数据孤岛,大幅激活企业业务潜能,使数据成为生产力。
数据中台是指通过数据技术,对海量数据进行采集、计算、存储、加工,同时统一标准和口径;数据中台把数据统一之后,会形成标准数据,再进行存储,形成大数据资产层,进而为客户提供高效服务。
从集团数据管控角度出发,结合数据中台系统的建设,规划数据标准体系,建立科学合理且符合集团实际情况的数据体系和标准规范。数据体系包括数据指标体系和数据分析体系,标准规范包括数据开发规范、数据代码规范、数据建模规范、数据治理规范、数据质量标准、数据授权规范、数据安全标准、元数据标准。
数据治理,标准先行,数据治理标准是数据标准体系建设中的重要一环,对数据集成和数据资源共享具有重要意义。数据标准建设可以规范系统建设时对业务的统一理解,增强业务部门、技术部门对数据的定义与使用的一致性,减少数据转换,提升数据质量,促进数据的集成和共享。可以防止数据用语的混乱使用,保障数据的正确性和准确性。数据标准管理支持模型标准管理、标准字典管理、标准文档管理等功能。
人工智能是研究使计算机模拟人的某些思维过程和智能行为(如感知、学习、推理、决策、规划、抽象、适应等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑 智能的计算机(或机器人),使计算机能实现更高层次的应用。
随机森林(Random Forest)是一种集成学习方法,用于改善单一决策树的性能,通过在数据集上构建多个决策树并组合它们的预测结果。它属于一种被称为“集成学习”或“集成学习器”的机器学习范畴。
库存 是指仓库中暂时处于停滞状态的物资。 1.2 独立需求:指物品需求与其他物品的需求没有关联,也不是从其他物品需求中派生出来的需求,这种需求完全是由市场决定的,是不可控制的需求。 1.3 从属需求:物品需求与其他物品的需求有关联,或是从其他物品的需求中派生出来的需求。
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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,
全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)
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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