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数据库(DB)、操作数据存储(ODS)和数据仓库(DW)的区别与联系

到2030年,工厂生产场景将在物联网的潜在经济价值中占比最大,约为26%。在工厂生产场景中,发展潜力最大的是优化制造运营的系统与方案。预计到2030年,制造业中的运营管理应用程序,可能占

  • 2022-03-13
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干货吴冬升:车联网跨产业融合创新应用探索_2020-08-07

华为就提出了5G持续演进的5.5G产业愿景,在ITU定义的eMBB、mMTC、URLLC三大标准场景基础上扩展了UCBC、RTBC、HCS三大新场景。其中的HCS,正是通信感知融合。

  • 2022-03-13
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混行试点、准入管理、无人配送,自动驾驶政策持续突破_2021-07-28

目前,5G技术标准已经发布了R15和R16两个版本,面向ITU提出的5G能力三角(eMBB、URLLC、mMTC)已经稳固地构建完成,而R17标准除了对R15、R16特定技术进行进一步增强外,其主要目标是将大连接低功耗海量机器类通信作为5G场景的增强方向,其涵盖多天线技术增强,高精度定位,覆盖增强,极高频段通信,小数据包传输,组播广播,终端节能,双链接增强,最小化路测,多卡操作等通用技术的增强。

  • 2022-03-12
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乘风破浪潮头立,扬帆起航正当时——5G商用情况解析_2019-10-29

2019年8月8日,中国银行与中国电信在北京签署了《共建“5G联合创新应用实验室”框架协议》,双方共同成立了5G联合创新应用实验室,开展面向5G的业务创新和场景创新,在创新通信、智慧网点、数字金融、数据智能、物联网金融等业务领域加强合作。

  • 2022-03-12
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NB-IoT、eMTC与LoRa等诸多LPWAN技术之间怎样互补共存?

边界被不断延伸。万物互联的概念,大大改变了人们现有的生活环境和习惯。 在低功耗广域网(LPWAN)诞生之前,智能家居、工业物联网等物联网场景通常采用短距离通信技术,例如Wi-Fi、蓝牙、zigbee等;但对于更大范围、远距离的连接,则依赖运营商网络的2G、3G、4G等。但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离两个标准来区分的话,就发现能够同时满足“低功耗”和“长距离”这两个特点的技术还有所欠缺,LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。

  • 2022-03-11
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面向未来的智能驾驶关键设计要素:融合定位

汽车在自动驾驶领域将面临前所未有的变革,这一变革不仅与驾驶过程中要求的功能更新有巨大的联系,也包含了对于整个驾驶系统开发过程中的架构设计方案所将产生的重大变革。其中,高精地图作为其定位、导航的重要方面,也将发生重大的设计变革。这主要体现在如下几个重要的方面:

  • 2022-03-10
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跨过技术创业的那些坎儿-胡宁

企业可基于对数据库ER分析模型进行拓展,并根据不同的场景需求自动解析ER模型生成相应测试数据,大幅降低不同行业部署门槛提升场景延展性

  • 2022-03-09
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基于压缩感知的无线传感器网络数据收集研究综述

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  • 2022-02-28
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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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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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