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云南公司第二区域管理标杆申报材料

面对快速增长及灵活多变的市场需求,云南公司的资源配置体系需要敏锐响应市场、快速形成能力。为此,近些年云南公司对资源配置体系进行了持续深入的研究和改进,并依托计划建设管理系统进行了管理流程的实施落地。

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智慧交通-高速公路数据可视化管理系统

智慧交通是在交通领域中充分运用物联网、云计算、大数据等技术,对交通管理、交通运输、公众出行等等交通领域全方面以及交通建设管理全过程进行管控支撑,解决方案涵盖高速公路,城市路网,车辆管理等多个专业系统。使交通系统在更大的时空范围具备感知、互联、分析、预测、管理等能力,以充分保障交通安全、发挥交通基础设施效能、提升交通系统运行效率和管理水平,为通畅的公众出行和可持续的经济发展服务。

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智能路灯管理系统

根据特殊照明情况调节输出光通。如城市隧道照明场合,为了避免进入或离开隧道时视觉上的不适应,单独调节隧道口的路灯,让其光通缓变。

  • 2021-07-01
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自治区行政事业资产管理系统

资产管理系统提供操作员权限设置功能,保证系统及数据的安全与保密;通过对系统操作的分工和权限的管理,在明确各自职责、达到相互制约目的的同时,又可避免无关人员对系统的操作,保证系统的安全与保密。

  • 2021-07-01
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山东移动金融大数据--浪潮

金融大数据平台在企业级大数据平台的基础上,通过提取所以运营商和金融行业、征信行业相关的数据,针对多类海量数据进行数据分析、数据/应用建模,形成信用分评估、信息验真、失联修复、客户流失、智慧经营等多类金融大数据产品,面向金融行业客户支撑风险防控、精准服务、智慧经营等多个对外业务应用场景。

  • 2021-07-01
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附件6:精准营销产品

运营商大数据具备的全面性、多维性、中立性、完整性是其它企业很难比拟的,而丏通过这些丌同维度数据的交叉 关联,可以创造更多的新数据和新价值。精准营销(Precision marketing)就是在精准定位的基础上,依托现代信息技术手段建立个性化的顾客沟通服务体系,实现企业可度量的低成本扩张之路,是有态度的网络营销理念中的核心观点之一。

  • 2021-07-01
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(完整版)紫光电子档案管理系统(互联网版)详细介绍2018

紫光软件系统有限公司成立于2001年,是专业的计算机软件开发、系统集成、IT运维服务提供商。公司规模∶拥有电信、广电、公安、金融、电子档案、云计算、安全存储等10余个事业部,年销售额愈8个亿.

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旅游大数据业务介绍

所谓旅游大数据是指旅游行业的从业者及消费者所产生的数据,包括景区、酒店、旅行社、导游、游客、旅游企业等说产生的管理或业务数据,旅游行业等所产生的管理或者业务数据,旅游行业基础资源信息库,互联网数据、旅游宏观经济数据、旅游气象环保数据、交通数据、网络舆情数据等,其中游客的数据最为重要、应用价值最大。 了解了什么是旅游大数据,那么再来为大家介绍一下大数据是如何形成的。 1、大数据采集 对大量多元异构旅游大数据高效采集、整合各类异构涉旅数据资源,建立旅游大数据资源库。 2、大数据存储、管理和处理 通过旅游大数据共享交换技术,建立统一的公共数据共享开发平台,实现智慧旅游与智慧城市的数据共享与交换体系。 3、大数据分析和挖掘 构建多层次、立体化、可视化、智能化的数据挖掘与深度应用系统,提升旅游管理、服务、营销、保护能智慧能力。 4、 大数据呈现和应用 提升旅游管理部门和涉旅企业大数据应用,为游客、导游、旅行社、景区、管理部门提供相应的数据应用服务。

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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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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2026年中国工业具身智能行业发展研究报告

工业具身智能的兴起,源于工业需求与技术能力的共同变化。 制造业正从大批量、固定流程生产,走向多品种、小批量、柔性化生产,传统工业机器 人在非结构化环境、复杂任务理解和动态适应方面仍存在局限。与此同时,多模态感知、 智能决策、运动控制、仿真训练与机器人本体技术持续进步,为智能系统进入真实工业 现场创造了条件。因此,工业具身智能并非简单新增一种机器人品类,而是围绕真实 工业任务,将感知、决策、执行、反馈与迭代组织成闭环的现场智能系统。

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2026工业网络现状报告

十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

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