白皮书指出,大数据是新时代最重要的“数字金矿”,是全球数字经济发展的核心动能。我国拥有海量的数据资源和丰富的应用场景,具备大数据发展的先天优势。随着国家政策的日渐完善以及扶持力度的不断增强,我国大数据技术、产业得到长足发展。国内骨干企业已经具备自主开发建设和运维大规模大数据平台的能力,一批新产品、新服务、新模式陆续出现,大数据生态体系逐渐完善。
智能家居,维持室内合适的温度和热水器水温,减少能源浪费,智能机器人自动完成清洁和维护等日常工作,房间的智能系统能学习主人的生活习惯,将室内环境调节为主人最适合的。
本白皮书梳理了移动办公及业务应用发展的现状,系统 分析了移动办公和业务应用面临的安全风险,结合当前国家 和行业的网络安全监管合规要求,提出了面向行业移动业务 场景进行安全保障建设的整体思路,从安全技术和安全管理 两个维度提供了可参考的控制措施体系设计,并介绍了主要 安全技术,最后对移动办公及业务应用安全发展趋势做出了 预测。本白皮书还选取了典型企业移动办公应用安全保障案 例进行了重点介绍。
市场细分就是企业根据自身条件和营销意图,以消费需求的某些特征或变量为依据,区分具有不同需求的顾客群体的过程。由美国市场学家温德尔.史密斯(WendellR.Smith)20世纪50年代中期提出.
工业大数据是工业生产过程中全生命周期的数据总和,包括产品研发过程中的设计资料;产品生产过程中的监控与管理数据;产品销售与服务过程的经营和维护数据等。从业务领域来看,可以分为企业信息化数据、工业物联网数据和外部跨界数据。现阶段工业企业大数据存在的问题包括数据来源分散、数据结构多样、数据质量参差不齐、数据价值未有效利用等情况。
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。
铁三角并不是一个三权分立的制约体系,而是紧紧抱在一起生死与共、聚焦客户需求的共同作战单元。它的目的只有一个:满足客户需求,成就客户的理想。
本白皮书旨在深入探讨和解决车联网领域中的关键问题,为车联网平台的设计与实现提供有力的指导。我们将根据 EMQ 在车联网领域的实践经验,从协议选择等理论知识,到平台架构设计等实战操作,与读者分享如何搭建一个可靠、高效、符合行业场景需求的车联网平台。
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包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统,旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。通过构建一体化的工业物联网平台,整合各工厂的生产、设备数据和资源,打造集团统一的工业操作系统底座,为集团提供统一的管理视角和决策依据,提升集团整体运营效率和协同效应
清华之后,北大也不甘示弱,推出了DeepSeek教程。清华的教程是传媒学院出的,而北大的这份文件是人工智能学院和计算机学院出的,所以总体上内容更加专业、全面和深入,尤其还提到了AI时代工作和技能需求的变化,可以说是不可多得的优质资料。
成都市作为中国国家中心城市,秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念,运用 CIM 平台+免接口数据集成技术,打造城市大脑, 推行网络理政。通过接入市、区(市)县两级部门信息系统,融合政 府、企业和社会数据,以网络理政为城市大脑中枢,构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系,提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上,试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
虽然本文方法实现了锂离子电池在无温度传感器条件下的温度预测,但实际应用中可能存在的复杂工况条件,如不同环境温度、充放电倍率情况下的电池温度预测问题还缺乏深入的讨论,未来的工作将致力于更为复杂情况下的研究。
电力系统灵活调节能力充裕度研究在新型电力系统建设过程中有着重要地位,为了研究这一问题,本文建立了基于形态学分解的电力系统灵活调节能力充裕度分析模型。通过使用某地区实际电力系统运行数据进行仿真验证,可以得到以下结论。
国内智能化安全运营正处在一个充满机遇和挑战的关键发展阶段。A 技术的深度赋能、自动化水平的持续提升、数据驱动理念的深化、应用场景的不断扩展、人机协同模式的探索、云化与 Saas 化的加速、量化管理的普及以及生态合作的深化,共同勾勒出IS0C未来的发展蓝图。企业应积极拥抱这些趋势,克服挑战,构建面向未来的智能化安全运营体系,以应对日益复杂的网络安全威胁,保障数字化转型的顺利进行。
英伟达(NVIDIA)自1993年创立以来,以技术前瞻性和生态构建能力重塑计算产业格局。经历1999年纳斯达克上市奠定资本基础后,公司在2006年推出革命性的CUDA并行计算架构,突破性地将GPU应用边界从图形渲染拓展至高性能计算领域,为后续人工智能革命埋下关键伏笔
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