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中药工业大数据关键技术与应用

中药工业是中医药大健康产业的主体。在《中国制造2025》引领和推动下,智能制造日益成为中药制造业转型升级的重大趋势,是促进中药工业高质量发展并服务“健康中国”战略的重要举措,也是增强企业核心竞争力的必然选择。参照德国“工业4.0”,当前我国中药制造业总体处于工业2.0水平,全产业链发展不均衡,1.0,2.0和3.0并存。工业2.0阶段主要完成生产过程的自动化改造,工业3.0阶段主要完成制造业信息化和数字化,工业4.0阶段目标是使制造系统像人一样思考和工作,具有自主感知、学习、分析、决策、通讯与协调控制、以及协同工作能力,即实现真正意义上的制造智能化。

  • 2021-04-20
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最新版智能工厂解决方案

最新版智能工厂解决方案

  • 2021-04-19
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滴滴业务中台构建实践-何修峰

中台搭建的时机,如何甄别哪些业务适合放入中台以及中台的边界界定; 在技术层面如何从 0 到 1 落地中台能力; 如何与业务进行协作,让业务从中台受益; 如何保证中台的稳定性。

  • 2021-04-17
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菜鸟数据中台技术演进之路-陈飞

通过中台的各技术域能力的建设,技术人员在极少的投入下,就可以支撑数倍的分析人员进行数字化运营工作。3 年里走过了从人力支撑到中台支撑的历程。本次演讲将介绍数据中台技术的实践、过程中的心路历程、以及未来的思考

  • 2021-04-17
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基于SpringCloud-微服务系统设计实施

微服务架构从本质上说其实就是分布式架构,与其说是一种新架构,不如说是一种微服务架构风格。 简单来说,微服务架构风格是要开发一种由多个小服务组成的应用。每个服务运行于独立的进程,并且采用轻量级交互。多数情况下是一个HTTP的资源API。这些服务具备独立业务能力并可以通过自动化部署方式独立部署。这种风格使最小化集中管理,从而可以使用多种不同的编程语言和数据存储技术。 对于微服务架构系统,由于其服务粒度小,模块化清晰,因此首先要做的是对系统整体进行功能、服务规划,优先考虑如何在交付过程中,从工程实践出发,组织好代码结构、配置、测试、部署、运维、监控的整个过程,从而有效体现微服务的独立性与可部署性。 本文将从微服务系统的设计阶段、开发阶段、测试阶段、部署阶段进行综合阐述。

  • 2021-04-17
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58大数据应用架构实践

大数据平台的定位主要是服务数据开发人员,提高数据开发效率,提供便捷的开发分析流程,有效支持数据仓库及数据应用建设。通常大数据平台通用基础能力包括:数据存储、实时计算、离线计算、数据查询分析,本期沙龙将聚焦大数据平台基础能力,和大家一起系统的探讨58在离线计算平台、实时计算平台、Hbase平台、ElasticSearch平台方面建设实践的思路、方案和问题解决之道

  • 2021-04-17
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O2O搜索查询理解

QU(Query Understanding),对用户输入的Query进行一系列的分析(分词、归一化、纠错、实体识别、实体链接、异地识别、意图识别等),进而产生一系列的基础信号(POI、城市词、品牌词、类别词、经纬度、异地等)

  • 2021-04-16
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企业大数据架构及应用

企业大数据架构及应用

  • 2021-04-16
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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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