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集团型企业数据中台建设方案(PPT)

要想更好地挖掘出数据的价值,就需要一个强有力数据中台来打破传统企业组织架构下IT和业务的壁垒,将原本复杂分散的数据孤岛充分进行整合,省去业务数据跨部门传递,并结合高性能的算法开展数智运营,将基于技术的数据分析结果直接转化为业务优化方案。 对于大型集团型企业来说,基于数据中台可以实现产品、营销、客户等角度的全域闭环分析,实现业务与经营的洞察和预测,把数据这种“生产资料”转变为持续增值的数据“生产力”,以此来不断推动企业业务模式的优化以及商业创新。 从这个角度来说,数据中台可以说是企业数字化转型的“核心引擎”,关系着数字化转型的成功与否,尤其是已经开展了大量信息化建设的传统企业在这一点上更为明显。事实上,这一点也已经成为了众多大型企业的共识。 下面这份PPT材料主要介绍了集团型企业数据中台的建设背景和顶层设计思路,重点阐述了数据中台的功能应用,以及数据中台建设完成后的运营,最后谈了几点大数据分析治理的应用。

  • 2022-08-05
  • 阅读915

汽轮机滑销系统

1、概述汽轮机在起动及带负荷过程中,汽缸的温度变化很大,因而热膨胀值较大。为保证汽缸受热时能沿给定的方向自由膨胀,保持汽缸与转子中心一致,同样,汽轮机停机时,保证汽缸能按给定的方向自由收缩, 在内外汽缸之间、汽缸和轴承座、轴承座和台板之间设有一系列的导向滑销而构成汽轮机的滑销系统。主要包括:立销、横销、纵销、猫抓横销、角销等

  • 2024-01-16
  • 阅读915

探讨有限元与神经网络结合的深度研究方向

有限元方法(FEM)与神经网络(NN)的结合是科学与工程领域的前沿方向,旨在通过数据驱动和物理约束解决传统方法难以处理的复杂问题。以下是详细的发展方向及对应的代码示例。

  • 2025-02-01
  • 阅读912

云计算开源产业联盟数字政府新基建发展白皮书

数字政府建设首要内容就是数字政府基础设施建设,它是整个数字政府建设的基石,是政务运行、行业管理、企业服务连接的枢纽,是政府资源配置的核心,支撑着政府资源的泛在连接、灵活运用、高效配置。数字政府基础设施建设有助于进一步提高“互联网+政务服务”水平,建设服务型政府。

  • 2021-03-17
  • 阅读909
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  • 40页
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基于吸波材料的5G射频天线干扰抑制应用研究

本篇论文跟踪了当前吸波材料研究进展,通过分析 5G MU-MIMO 阵列天线的特点和基站覆盖场景,从实际增强抗干扰能力和波束赋形能力出发,研究、设计与应用手性吸波材料,通过吸收天线波束带外电磁波,以达到进一步抑制干扰的目的; 选择适应 5G 天线室外自然环境的甲基硅橡胶聚合物基复合吸波材料,通过研究其吸波原理,给出了机理模型和理论计算公式,在进行吸波体结构设计的基础上,设置了实验装置,进行 S 参数测试,并通过微波电磁仿真软件( CST) 仿真,进一步验证了相关结论,对聚合物吸波材料在 5G 天线设计中的应用具有一定参考价值。

  • 2021-12-31
  • 阅读904
  • 下载2
  • 8页
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安全运营——铁路隧道衬砌表观病害智能检测技术

截至2022年底,全国铁路营业里程达15.5万km,投入运营的铁路隧道超1.7万座,总长超2.1万km,在建及规划铁路隧道超2万km。其中,高速铁路营业里程4.2万km,运营高速铁路隧道超4000座,总长超7000km。受列车荷载的长期作用和环境的影响,部分铁路隧道衬砌出现裂缝、剥落(掉块)和渗漏水等劣化现象。在复杂地质或极端环境下,衬砌还会出现变形、冻害等问题,影响衬砌的安全性和稳定性。

  • 2024-05-17
  • 阅读904

《华为铁三角工作法》分享 (18页 PPT)

精髓就是任总的一句话:“让听得见炮火的人来决策。” 这是一种经营哲学,那如何落地呢?华为的铁三角指的是:AR你可以理解为客户经理,SR你可以理解为“技术负责人”,负责产品/服务解决方案,FR,即Fulfill Responsibility,主要负责交付、合同的履行。

  • 2024-04-15
  • 阅读901
  • 下载13
  • 18页
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(大型集团数字化转型150页ppt)4A架构:业务架构、数据架构、应用架构、技术架构

BA:Business Architecture,业务架构 DA:Data Architecture,数据架构 AA:Applications Architecture,应用架构 TA:Technology Architecture,技术架构

  • 2024-12-12
  • 阅读899
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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