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“能源塔环”助力企业数字化转型

当前数字经济蓬勃发展,各行各业加速创新。最近在金融领域发生了许多的观点激烈碰撞,全国各地的智慧城市建设也如火如荼。华为目前已在各行业助力客户实现数字化转型的成功,积累了大量成功案例,未来华为也会通过5G协同,利用我们的AI、5G、利用物联网等新兴技术为客户伙伴创造更多价值 相关产品及解决方案 石油和天然气。华为企业信息化历程:支撑公司从本土企业到国际化再到全球化的发展。

  • 2021-04-26
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大数据导论2.1.1熟悉大数据的定义

所谓大数据,狭义上可以定义为:用现有的一般技术难以管理的大量数据的集合。对大量数据进行分析,并从中获得有用观点,这种做法在部分研究机构和大企业中,过去就已经存在了。现在的大数据和过去相比,主要有三点区别:第一,随着社交媒体和传感暴网络等的发展,在我们身边正产生出大量且多样的数据:第二,随着硬件和软件技术的发展,数据的存储、处理成本大幅下降:第三,随着云计算兴起,大数据的存储、处理环境已经没有必要自行搭建。

  • 2021-04-26
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大数据分析算法

在工业生产过程中,-些分析任务必须实时处理,例如生产线上的产品错误的实时发现和纠正、设备故障的实时监测和修理。获取实时数据这些任务需要使用生产线的实时数据,只有这样,使用的数据才能体现出产品或者设备的当前状态。

  • 2021-04-26
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大数据时代下互联网思维

大多数沉静在“工业时代"的人们,还没有来得及搞清楚“信息时代"到底意味着什么;喊着“互联网思维”的人多了;在传统企业质疑“互联网思维”到底有多大威力的时候;"大数据时代"来了;“大数据"被质疑很难落地的时候,大家又在热谈德国的“工业4.0"了。

  • 2021-04-26
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重症监护信息系统介绍

实现重症监护全流程无纸化运行,让医护人员将尽可能多的精力投注于患者,提高工作效率。软硬件的充分契合与互动,使数据记录过程精度更高;数据统计结果精度更高;横纵向的比较可促进工作质量的提升。系统操作流程完全遵照临床业务流程,院领导、科室主任等可通过系统进行监督、查询统计, 规范临床科室的管理。

  • 2021-04-26
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大数据分析的数据预处理

目的在于减少要处理的数据量,从而使处理的数据量能够达到当前的处理能力能够处理的程度。抽样和过滤的区别:抽样主要依赖随机化技术,从数据中随机选出一部分样本。而过滤依据限制条件仅选择符合要求的数据参与下一步骤的计算。

  • 2021-04-26
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大数据基础技术概述

整个大数据的处理流程可以定义为:在合适工具的辅助下,对广泛异构的数据源进行抽取和集成,结果按照一定的标准进行统一存储,并利用合适的数据分析技术对存储的数据进行分析,从中提取有益的知识并利用恰当的方式将结果展现给终端用户。具体来说,可以分为数据抽取与集成、数据分析以及数据解释。

  • 2021-04-26
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大数据技术概述

传统的数据库先有模式,然后才会产生数据。这就好比是先选好合适的“池塘”,然后才会向其中投放适合在该“池塘”环境生长的“鱼大数据难以预先确定模式,模式只有在数据出现之后才能确定,且模式随着数据量的增长处于不断的演变之中。

  • 2021-04-26
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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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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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