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【培训课件】ERP原理设计实施(119页 PPT)

当前我国企业管理面临的问题 (1)生产上所需要的原材料不能准时供应或者供应不足; (2)零部件生产不配套,积压严重; (3)产品生产周期过长,劳动生产率下降; (4)资金积压严重,周转期长; (5)市场和客户需求多变、快速,使企业的经营和计划系统难以适应。

  • 2025-06-09
  • 阅读530
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  • 119页
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【专家 PPT】智能电网发展(65页)

2003年美加大停电后,美国电力行业决心利 用信息技术对陈旧老化的电力设施进行彻底改造,开展智能电网研究,以期建设满足智能控制、智能管理、智能分析为特征的灵活应变的智能电网.

  • 2025-06-10
  • 阅读561
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  • 65页
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混合专家模型推理优化技术综述

混合专家模型(Mixture of Experts, MoE)作为一种新兴的大规模语言模型架构,通过条件计算机制显著提升了模型容量和计算效率。近期,以Mixtral-8x7B、Gemini、DeepSeek-MoE等为代表的MoE模型展现出了强大的性能。然而,MoE模型的部署和推理过程中面临着计算资源需求大、延迟高、能源效率低等挑战,这促使学术界和工业界对MoE推理优化技术进行深入研究。

  • 2025-02-15
  • 阅读468

XBar控制图全解析:核心元素与算法详解

SPC(统计过程控制)控制图是现代制造业中提升质量管理的重要工具,通过实时监控过程变化,快速识别异常以确保过程稳定性。XBar控制图专注于子组均值的变化,结合中心线与控制限,识别潜在异常和偏差。其支持多种标准差估计方法与检验规则,适用于多阶段过程分析。SmartNotebook的SPC插件简化了XBar控制图的制作,提供数据加载、参数设置、规则配置和报告生成的一体化功能,为质量工程师高效监测和改进生产流程提供支持。

  • 2025-06-04
  • 阅读631

中国乘用车行业维保后市场数字化白皮书2024

中国汽车市场已成为全球最大的单一市场之一,其高速增长也已成为推动全球汽车行业持续发展的重要力量。随着保有车辆车龄的增长及新能源渗透率的快速提升,汽车后市场,尤其是乘用车维保业务将迎来新的发展阶段。多元化、强竞争、数字化将逐渐成为维保业务未来发展的三大重要趋势。

  • 2024-08-21
  • 阅读532
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  • 36页
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中国企业数字化转型合规白皮书 118页

根据全球著名信息技术、电信行业和消费科技咨询公司 IDC 预计,到2020 年,亚太地区(不含日本)55%的企业都将以新型业务模式及数字化产品和服务重塑市场格局。

  • 2024-08-21
  • 阅读384
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  • 118页
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大模型关键技术与未来发展方向———从ChatGPT谈起

大规模预训练模型,也被称为“基座模型”或“大模型”,目前被认为是通用人工智能技术的核心引擎,已经成为了全球科技竞争焦点。本文归纳总结了以聊天生成预训练转换器(ChatGenerative Pre-trained Transformer,ChatGPT)为代表的生成式大模型技术研究现状和发展趋势,从大模型基座、大模型人类偏好对齐、大模型推理与评价、多模态大模型、大模型安全可控五个方面讨论了当前大模型研究的现状和挑战,并结合我国人工智能研究特点,简要分析了大模型未来的重点发展方向。

  • 2024-10-04
  • 阅读1134

现代应急管理理论方法及应用分析(95页 PPT)

从狭义上来讲,突发事件是指在一定区域内,突然发生的规模较大,对社会产生广泛负面影响的,对生命和财产构成严重威胁的事件和灾难。 从广义上来说,突发事件是指在组织或者个人原定计划之外或者在其认识范围之外突然发生的,对其利益具有损伤性或潜在危害性的一切事件。

  • 2025-02-14
  • 阅读624
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  • 95页
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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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推动生态重构。AI、大数据、物联网等技术从单点 突破走向深度融合,不仅优化了预订、服务、管理 等全流程体验,更催生出 “酒店 + 科技 + 生态” 的新范式。部分领先企业已搭建起开放的数字化生 态平台,链接上下游资源,实现从 “单打独斗” 到 “协同共赢” 的转变,这标志着行业数字化已 从 “工具赋能” 阶段,迈向 “生态赋能” 的全新 阶段。

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