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集团云数据中心运维规划设计

集团信息中心中心引入日趋成熟的云计算技术,建设面向全院及国网相关单位提供云计算服务的电力科研云,支撑全院各个单位的资源供给、数据共享、技术创新等需求。实现云计算中心资源的统一管理及云计算服务统一提供;完成云计算中心的模块化设计,逐渐完善云运营、云管理、云运维及云安全等模块的标准化、流程化、可视化的建设;是本次咨询规划的主要考虑。

  • 2021-06-28
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统一交换架构数据中心宣讲胶片

以太网/IP击败其它各种协议,成为业务网络的绝对标准,IP存储自诞生以来快速发展,万兆存储更将存储发展带入新纪元。

  • 2021-06-28
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产业人工智能发展白皮书

《产业人工智能发展白皮书》深入研究人工智能技术步入商业化阶段后,在全球各主要城市的创新融合应用概况,以及其将对金融、教育、数字政务、医疗、无人驾驶、零售、制造业、智慧城市等各行业带来的深刻变革。

  • 2021-06-25
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大数据简介,应用及技术简述

大数据定义:所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

  • 2021-06-24
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构建阿里云物联网小程序

? 相对于国内其他巨头公司,阿里是唯一一个把物联网当成一个主赛道来进行战略发展的。 ? 阿里小程序可以直接对接阿里云物联网平台的设备,并且支付宝还专门推出了支付宝IoT小程序(正在完善中),可以更为快捷方便的实现物联网类小程序。 ? 无论是iOS APP还是安卓APP,一是开发代价都相对比较高;二从用户的角度,一般人都不太愿意再安装新APP。 ? 小程序开发快,无需新安装APP,不存在不同手机适配问题。 ? 阿里小程序是一个矩阵,阿里旗下多款APP都支持阿里小程序

  • 2021-06-24
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大数据与工业40概论(PPT27页)

大数据(big data),指无法在可承受的时间范围内,用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

  • 2021-06-24
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数据处理方法、装置、设备及存储介质

本发明公开了一种数据处理方法、装置、设备及存储介质,方法包括:在可进行并行运算的平台上对待加密数据进行加密运算。对于参与加法运算的待加密数据和参考数据,分别划分为多个第一子数据、多个第二子数据。进行加法运算时,依次获得各第一子数据与相应位数的第二子数据的处理结果,实现串行处理。在获取当前第一子数据与相应位数的第二子数据的处理结果时,对位数低于当前第一子数据一位的第一子数据与相应位数的第二子数据的处理结果进行进位处理,并对之前获取的处理结果进行累加,实现串并行处理相结合,提高加法运算效率,从而提高加密效率,且降低处理器的资源占用率,使处理器有更多的资源去处理其他任务,提高处理器的整体效率。

  • 2021-06-24
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基于大数据应用家庭宽带总体规划共27页文档

利用页面访问速率、访问时延、访问成功率、页面下载速率、视频卡顿、电视访问质量等指标,构建网络质量偏离度模型并结合网元信息以一张脸统一呈现,定位质差区词和原因等。

  • 2021-06-23
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竞争对手分析

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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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中服云工业物联网平台工业数据分析

异常数据滤波 数据实时监控 数据相关性分析 设备寿命预测 AI 模型训练预测回写 设备包络图分析 设备动态指标分析

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可信数据空间建设方案

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网络安全等级保护(第三级)建设方案

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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