会员中心
搜索
登录
注册

解决方案

数字化转型通用方案行业方案安全方案大数据人工智能物联网行业展望自动控制其他

产品|技术

白皮书产品介绍技术介绍技术创新模型算法

政策|规范

政策规范行动计划

电子书

电子书课件

报告|论文

报告模板论文

企业数字化转型的基石

实现真正扁平化的高效决策通过数字化、智能化的模型支持,提升业务决策精度和效率,从而把决策权赋予更小的… 为什么说数据中台是企业数字化转型的基石?

  • 2021-04-25
  • 阅读222
  • 下载0
  • 18页
  • pdf

企业数字化转型策略

随着我国生产能力和生产效率的不断提升，我国逐渐成为世界上名副其实的生产大国，部分企业较早地开展了数字化转型实践，生产能力和技术水平达到了世界先进行业，数字化转型推动了企业组织机构变革、生产方式转变、产品升级改造、工艺手段优化、技术能力大幅度提升。数字技术正在重塑企业的商业环境，新的经营模式和创新技术不断涌现，产业边界日益模糊，外部环境的数字化决定了数字化转型是传统企业的必经之路。

  • 2021-04-25
  • 阅读288
  • 下载0
  • 46页
  • pdf

企业数字化转型白皮书

《企业数字化转型白皮书》（下称白皮书）由中国企业数字化联盟和企业网 D1net 联合出品。白皮书对目前的中大型企业、央企数字化转型的背景、环境、必要性、可行性进行梳理，同时收录了中信建设、利群集团、格力电器、国泰君安证券等不同行业代表的数字化转型案例，包括在“走出去”的过程中，遇到哪些困难与挑战，又是如何破局与布局，闯出一条数字化效益之路？这通过实践总结出来的“数字化一带一路”的信息管理经验，相信可以为面临同样挑战的企业信息部门主管们带来参考价值。

  • 2021-04-25
  • 阅读627
  • 下载0
  • 104页
  • pdf

数字化部队与数字化战场

数字化部队，是数字信息技术运用于军事领域的产物，要知道什么是数字化部队，必须首先了解什么是数字化和数字化技术。

  • 2021-04-25
  • 阅读230
  • 下载0
  • 5页
  • pdf

VMware虚拟化实施方案

VMware虚拟化实施方案 在本期项目中，将遵照规划和架构设计进行项目实施。本实施方案不涉及具体操作步骤和细节配置，而主要针对项目实施的过程进行控制。预计的实施步骤如下： 1.准备阶段 准备阶段是为项目的实施搜集各方面资料和必要的工具，同时也包括双方参与实施人员的确定。准备阶段主要内容如下； 软件介质准备，包含项目涉及的所有软件产品介质，如果是项目内采购则由卖方准备，如采用用户现有的软件则由用户方提供，主要的介质包含

  • 2021-04-25
  • 阅读240
  • 下载0
  • 10页
  • docx

城市TOCC建设方案

城市TOCC建设方案-城市交通大脑，凭借不断创新的北斗、物联网、移动互联网、大数据、人工智能、5G等新一代信息技术和理念，全面整合海、陆、空、铁、邮等多元数据资源， 以服务政府决策、行业监管、企业运营、公众服务为主线，围绕一个交通大数据资源中心，两大支撑平台（交通地理信息平台、综合交通视频管理平台），多个业务应用系统，即“1+2+N”架构，为城市交通运输管理部门在数据整合与交换共享、态势评估、决策支撑、调度指挥、安全监管、资产管理和便民服务等方面提供全面数据支撑与信息服务。

  • 2021-04-25
  • 阅读424
  • 下载0
  • 49页
  • pdf

基于3DS_MAX平台事故再现车辆模型减面优化算法设计_蔡爽

传统的交通事故分析均是基于事故图像材料的二维展示,很难直观地揭示事故发生过程,因此国内事故鉴定机构愈来愈趋向于使用基于三维计算机建模的事故再现技术。在道路交通事故中,车辆3D模型需要尽可能准确,但是随之而来的模型中多边形数量严重制约实时仿真的效率。为解决多边形网格模型数据量较大的问题,以3DS MAX为仿真平台,搭建了以某品牌国产车辆为原型的三厢轿车模型,再利用平台内嵌的程序开发语言MAX进行模型网格减面优化算法设计,实现对车辆车身模型的减面优化处理。通过试验模拟仿真,得出该算法可以将模型三角形的数量减少40%,能较好地为事故车辆三维实体模型进一步推广应用提供技术支撑,提高事故再现仿真技术的效率。

  • 2021-04-24
  • 阅读424
  • 下载0
  • 6页
  • pdf

智能优化算法及人工神经网络在催化裂化模型分析中的应用进展_杨帆 （1）

催化裂化是一个由多种高度非线性和相互强关联因素影响的复杂工艺过程,对其工艺过程和产品收率优化的数学建模分析一直是石油加工领域研究的热点和难点。集总动力学模型是机理分析层面最为常用的研究方法。选用合适而快捷的参数估算和求取方法,是集总动力学模型构建过程中的重要一环。遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法等智能算法一定程度上克服了经典算法对初值依赖性,难寻找全局最优的问题,同时还保证了算法的收敛性,对于集总动力学模型的发展起到了极大的促进作用。此外,通过构建原料油性质、催化剂性质、操作条件和产品分布之间的神经网络模型,可以从统计学的角度找到产物分布的影响机制,分析得到常规集总分析方法忽略的一些因素,且可对产物分布进行进一步的预测,是构建催化裂化分析模型的一种新型且有效的手段。笔者对现有关于人工智能算法在催化裂化工艺模型构建中应用的研究成果做一整理,以期对后续的研究提供帮助。

  • 2021-04-24
  • 阅读820
  • 下载0
  • 11页
  • pdf