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食品企业数字化转型智能制造汇报材料

食品企业数字化转型智能制造汇报材料

  • 2023-03-21
  • 阅读193

创略科技 -2023企业数字化运营蓝皮报告

在如今的变革趋势下,数字化转型战略对企业的意义已不言而喻。越来越多的企业与时俱进拥抱新技术、新工具,但在此过程中,由于对数字化转型的方向、目标、路径以及认知不够充足且未能适配于企业自身情况,其数字化转型与CDP应用实践中普遍存在困境与问题。 基于此,创略科技认为当下企业数字化转型是否成功,已不仅仅在于技术,更考验的是技术赋能下运营效能的协同发挥,即基于用户数据下技术产品的运营能力构建与沉淀,包括一整套从理念转变、能力打造,到场景实践、组织进化的规划体系与实践方法论。 根植于多类服务企业的共创成功案例,《企业数字化运营蓝皮报告2023》从数字化运营的价值理念到运营路径探寻、再到落地的实践案例都做了详实的阐述与注解,以期给即将开启或者已开展数字化变革的企业给予落地的思考洞察及方向指引。

  • 2023-03-21
  • 阅读276
  • 下载0

智能风控体系总览

1. 智能风控总体介绍 2. 智能风控详细体系架构 数据层 特征画像层 模型算法层 决策应用层 3. 智能风控平台 4. 发展趋势展望

  • 2023-03-21
  • 阅读198

ARMv8处理器概述、架构、及技术介绍

ARMv8架构包含32位和64位执行状态,其引入了使用 64 位宽寄存器执行执行的功能,并且提供了向后兼容性机制,使现有的 ARMv7 软件能够执行。

  • 2023-03-19
  • 阅读268

X86架构与Arm架构区别

X86架构和ARM架构是主流的两种CPU架构,X86架构的CPU是PC服务器行业的老大,ARM架构的CPU则是移动端的老大。X86架构和arm架构实际上就是CISC与RISC之间的区别,很多用户不理解它们两个之间到底有哪些区别,实际就是它们的领域不太相同,然后追求也不相同。

  • 2023-03-20
  • 阅读221

飞腾系和鲲鹏:国产Arm架构CPU服务器崛起

据公开资料了解:Arm架构和x86是当前最主流的两种CPU架构,相比于x86架构的高度垄断,Arm架构则采用的是开放授权模式,目前国内华为和飞腾已获得永久性Arm V8架构指令层级授权,这是这家厂商高度自主研发服务器芯片的设计根基。基于Arm架构的服务器CPU芯片(鲲鹏CPU、飞腾CPU)在自主创新、安全可控、产业生态、芯片性能等综合实力,目前已成为替代Intel等国外CPU芯片的最佳选择。

  • 2023-03-19
  • 阅读1525

从v8到v9,Arm服务器发展之路

将 CPU 的设计与制造相分离的代工模式,给 AMD 提供了高度的灵活性。第二、三代 EPYC 处理器可以相对自由的选择不同的制程来匹配芯片设计的具体需求,客观上起到了帮助 AMD“以小博大”,从英特尔手中持续抢下市场份额的作用。

  • 2023-03-19
  • 阅读216

人工智能研发运营体系(MLOps)实践指南 (2023 年)

随着国家新型基础设施建设发展战略(2020)、国家“十四五规划和 2035 年远景目标纲要”等系列政策的出台,人工智能(AI)发展迎来新一轮红利,科技革命和产业升级处于进行时。近年来,AI 工程化的研究热度持续提升,其目的是帮助组织在数智化转型过程中,更高效、大规模地利用 AI 创造业务价值。人工智能研发运营体系(MLOps)作为 AI 工程化重要组成部分,其核心思想是解决 AI 生产过程中团队协作难、管理乱、交付周期长等问题,最终实现高质量、高效率、可持续的 AI 生产过程。

  • 2023-03-19
  • 阅读1566
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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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