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十大企业数字化转型成熟度评价模型

数字化转型是企业在数字化环境下进行的全方位变革和创新,旨在提升企业的竞争力和适应能力。在这个过程中,企业的数字化成熟度评估变得尤为重要。

  • 2024-02-19
  • 阅读280

数字化转型中企业架构为何关键

许多业务和技术主管都在谈论他们的组织需要启动企业级数字化转型。但是,如果不在战略规划中考虑企业架构,这些转型工作可能会很快转向错误的方向,或者产生的好处远远少于其他方式。 由于数字化转型计划的复杂性和紧迫性,战略规划对企业来说一直至关重要,现在更加重要。企业架构数字化转型将这些复杂的技术与业务背景联系起来,以推动业务取得预期成果。

  • 2024-02-18
  • 阅读229

业务架构应用架构数据架构技术架构设计方案

企业架构很重要,那我们很自然就要问:什么是企业架构呢? 软件架构我们都熟悉,那么,现在你要做的只有一件事:把由一个个活生生的人和部门所构成的企业,想象成一套超大型的软件。那么,这套超大型软件的“软件架构”,就叫企业架构 企业架构在信息化建设、数字化转型扮演了重要角色,而且国内在这一块上还有短板要补。但是,企业架构之所以讨论门槛高,是因为我们很多人都从没听过“企业架构”这个词,没有概念。

  • 2024-02-18
  • 阅读314

OpenAI王炸模型引爆科技圈,我们第一时间深读了官方技术报告

OpenAI 2月16日凌晨发布了文生视频大模型Sora,在科技圈引起一连串的震惊和感叹,在2023年,我们见证了文生文、文生图的进展速度,视频可以说是人类被AI攻占最慢的一块“处女地”。而在2024年开年,OpenAI就发布了王炸文生视频大模型Sora,它能够仅仅根据提示词,生成60s的连贯视频,“碾压”了行业目前大概只有平均“4s”的视频生成长度。

  • 2024-02-18
  • 阅读342

Python|机器学习之数据清洗

目录结构 1. 机器学习之数据清洗概念 1.1 机器学习 1.2 数据清洗 2. 数据清洗 2.1 实验目的 2.2 实验准备 2.3 实验原理 2.4 实验内容 2.4.1 获取数据,整体去重; 2.4.2 整体查看数据类型以及缺失情况; 2.4.3 删除缺失率过高的变量; 2.4.4 删除不需要入模的变量; 2.4.5 删除文本型变量,有缺失值行; 2.4.6 修复变量类型; 2.4.7 变量数据处理方式划分; 2.4.8 变量数据处理方式划分; 2.4.9 拼接数据处理流水线. 2.5 实验心得

  • 2024-02-16
  • 阅读241

【机器学习】数据清洗之处理异常点-跳点

一 确定处理策略: 1.1 考虑因素 1.2 常用处理策略 二 删除异常值 三 替代异常值: 四 转换异常值: 五 三种处理策略的优缺点及应用场景 5.1 删除异常点: 5.2 替换异常点: 5.3 转换异常点: 六 总结

  • 2024-02-15
  • 阅读240

人脸追踪案例及机器学习认识

人脸追踪案例及机器学习认识

  • 2024-02-15
  • 阅读237

机器学习9-随机森林

随机森林(Random Forest)是一种集成学习方法,用于改善单一决策树的性能,通过在数据集上构建多个决策树并组合它们的预测结果。它属于一种被称为“集成学习”或“集成学习器”的机器学习范畴。

  • 2024-02-15
  • 阅读239
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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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推动生态重构。AI、大数据、物联网等技术从单点 突破走向深度融合,不仅优化了预订、服务、管理 等全流程体验,更催生出 “酒店 + 科技 + 生态” 的新范式。部分领先企业已搭建起开放的数字化生 态平台,链接上下游资源,实现从 “单打独斗” 到 “协同共赢” 的转变,这标志着行业数字化已 从 “工具赋能” 阶段,迈向 “生态赋能” 的全新 阶段。

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