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2015年工业互联网洞察报告(中文版)

美国《福布斯》网站在近日的报道中指出,尽管目前很难想象机器自主决策所产生的影响,但可以肯定的是,当时光的车轮到达2022年时,人工智能领域新的突破和发展将继续拓宽我们的想象边界,其将在7大领域“大显身手”。

  • 2022-03-12
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百度大数据即席查询技术-孙垚光

软件开发服务的未来取决于在竞争激烈的市场中吸引和留住人才。这对于那些没有能力为员工提供全包式福利待遇,而愿意让员工在自己最快乐的地方工作的小企业来说非常重要。

  • 2022-03-12
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汽车之家-石智中

随着疫情期间开发人员远程工作的增加,毫无疑问,远程办公的发展速度更快了。远程工作的兴起为个人提供了更多的自由和灵活性,也为那些员工在多地理区域办公的公司减少了管理费用。反过来讲,这也为那些能在世界任何地方远程做合同制或全职工作的自由职业者创造了条件。

  • 2022-03-12
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九思易-OPC应用实践——自动化信息化平台

以“技术+平台+生态”创新模式,萨摩耶云三大解决方案服务于企业决策的各个环节,具备实时、闭环、自动进化、自动识别问题、全局优化等特征,能够准确的挖掘客户与用户的核心需求,有效提高企业决策的效率和质量,增强企业在数字经济时代的竞争力。

  • 2022-03-12
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亿万级用户产品转型背后的项目快速交付-王海燕

从人脸识别到行为识别、从人机交互到全屋智能、从车牌识别到赋能交通、从包装检测到智能仓储,人工智能技术在众多生产生活场景中迎来落地潮,深刻地改变着当下、塑造着未来。

  • 2022-03-10
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基于Java容器的多应用部署技术实践-魏鹏

基于服务的方法将在2022年成为事实上的标准,因为越来越多的公司依靠微服务和其他服务来更快地开发产品。 集成将成为开发团队改善用户体验和提高生产力的焦点。

  • 2022-03-10
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JDK9,变化与未来-范学雷

随着越来越多的公司意识到协作实现共同目标的好处,协作有望 在 2022 年超越战略组合管理。这将允许更快的决策和提高团队的生产力。软件开发的未来将以协作和快速决策为标志。

  • 2022-03-10
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数字化内核助力构建智慧企业

全国31个省(区、市)均出台地方政策,多个省份不断丰富政策工具箱,利用重大技术装备研发、技术改造、智能制造等多种支持方式,推动设立工业互联网产业基金,引导社会资本积极布局。

  • 2022-03-09
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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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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