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工业企业全业务域数据资源中心55个关键术语及解析

马化腾说“互联网的下半场属于产业互联网”。工业企业全业域数据资源中心的数据包含从客户需求、销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货交付、售后服务、运维、报废回收、再制造等整个产品全生命周期生产数据。全业务数据中心是产业互联网的数据源头,全业务数据中心将从应用层、IT系统层、控制层、IOT层及基础架构层推进产业互联网的数据进化。

  • 2021-03-16
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公司信息化规划

在企业发展战略目标的指导下,在理解企业发展战略目标与业务规划的基础上,诊断、分析、评估企业管理和IT现状,优化企业业务流程,结合所属行业信息化方面的实践经验和对最新信息技术发展趋势的掌握,提出企业信息化建设的远景、目标和战略。通常企业在进行信息化规划时,会通过三种方式来进行信息化规划工作。聘请专业信息化规划咨询公司;与在信息化规划方面有经验的专家开展微咨询活动;以及依靠企业内部力量完成信息化规划项目。传统的信息化规划公司可以帮助企业建立完备的信息化规划体系;微咨询可以帮助企业提炼信息化规划的焦点问题,让企业借鉴他人的成败经验,避免陷阱。

  • 2021-03-15
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西门子MES实践案例

MES系统是一套面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统。MES可以为企业提供包括制造数据管理、计划排程管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、人力资源管理、工作中心/设备管理、工具工装管理、采购管理、成本管理、项目看板管理、生产过程控制、底层数据集成分析、上层数据集成分解等管理模块,为企业打造一个扎实、可靠、全面、可行的制造协同管理平台。

  • 2021-03-15
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深度报告:ARM行业研究框架

1、苹果发布基于ARM处理器的全新Macbook,美国时间2020年11 月10 日,苹果发布了全新一代的Macbook Air,与以往最大不同的是此次苹果放弃了使用多年同的 Intel 处理器,而使用了基于ARM 架构的M1处理器。 2、服务器端 ARM 处理器也在陆续应用。2020年6月,根据 SiliconANGLE报道,亚马逊AWS 部门宣布第六代弹性计算服务中的三种计算资源产品由公司自己研制的基于 ARM 架构的Graviton2处理器支持。和 处理器支持。 3、ARM 的行业应用广泛。我们认为在 ARM 处理的性能经过多年升级之后,达到了与传统 X86体系分庭抗礼的水平。除此之外,ARM处理器在手机、汽车物联网都具备大量应用的潜质,基于ARM的生 态将会日益完善。

  • 2021-03-15
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详解GaussDB数据库解决方案

数据库是IT行业的底层架构,然而GaussDB是华为生态的基础架构。 以下全部来自华为公开资料(GaussDB),只描述客观事实规律,百页PPT原稿联系对口。

  • 2021-03-15
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从小白到资深,一文讲清楚saas

SaaS 产品的收入具有了经常性、可预测的特点。 这使得,企业可以根据现金流进行规划,甚至通过融资,提前获取未来收入,来进行产品的增长和扩张。 同时,对于订阅者而言,无需购买硬件和中间件(前期成本),以及投入实施、维护、更新和管理的费用(后期持续投入成本),只需要连接网络即可使用,致使决策和投入成本都得到了大幅降低。 同时,后期也可根据业务的发展,升级套餐或增加数量(例如,使用的坐席人数),这些优势都致使 SaaS 软件更容易拥有大量客户,形成规模。

  • 2021-03-13
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新能源电站集中运营分析平台技术方案

实现远程监测,全面、直观地展示电站关键设备的运行情况,辅助生产管理工作;实现各电站运行管理、设备资产管理以及生产运营分析,远程实时把握电站的生产运营情况,为电站的建设、运维等经营、生产活动提供决策依据,全面提升电站运营水平;实现以电站生产运行指标体系为标准,对电站运行数据进行多层次、多维度综合对比分析,评估电站生产运行情况,提供全面的生产运行报表,为电站管理决策提供有力的数据支持。

  • 2021-03-12
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专题研究:机器视觉,5G工业的眼睛

5G赋能工业,工业软件MES是5G工业的灵魂,而机器视觉则是5G工业的眼,是实现工业智能化、数据化关键。 2、未来趋势:在5G工业的大背景下,深度学习、3D视觉新一代信息技术将重新赋能工业机器视觉; 3、3D视觉有助于拓宽2D视觉无法触及的领域,拉高行业的整体天花板。相较于 2D 视觉,3D 视觉可以更好地进行多传感器融合,检测快速移动目标并获得形状、对比度、空间坐标信息等深度信息,应用领域远多于 2D 视觉。

  • 2021-03-09
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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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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程,编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态,积极听取产业界的意见与建议,不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容,适时修订并发布报告的新版本,以更好地推动算力互联网发展。

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数据智能服务产业发展研究报告

为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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利用人与大数据技术,结合专业的中医疾病、证候/治则知识库、疾病知识图谱等,研发了医用智能处方椎荐系统。它能够无缝植入到医院现有的HIS和医生工作中,不改变医生工作流程,输入患者信息、证候、主诉等信息智能推荐方剂和备用饮片药,医生进行加减化裁即可成方,节省医生诊疗时间,提高工作效率。

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