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2015年智能制造标准白皮书(共53页)

智能制造是指将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节融合,具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称,具备以智能工厂为载体,以关键制造环节智能化为核心,以端到端数据流为基础、以网通互联为支撑的四大征,可有效缩短产品研制周期、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗,对推动制造业转型升级具有重要意义。

  • 2022-01-14
  • 阅读283
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  • 53页
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文思海辉金融智能营销平台产品白皮书

文思海辉金融的商业银行智能营销平台产品致力于助力商业银行提升客户营销的精准施策和管 理协同能力,总体目标是抢占营销新高地,建设三多四化的智能化营销服务体系

  • 2021-06-23
  • 阅读282
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  • 13页
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2023华为云数据使能白皮书

从 2019 年政府工作报告提出要壮大数字经济,到 2023 年党的二十届二中全会通过的《党和国家机构改革方案》中提出组建国家数据局,我国的数字经济发展政策不断由粗变细,政策浓度不断加强。数字经济已成为一项重要的内生增长动力。

  • 2023-11-22
  • 阅读282
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  • 69页
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走向智能推荐:产业智能化白皮书

新一轮科技革命和产业变革的开端,那么预计未来,高瓴还会在人工智能,区块链等技术赛道投资更多项目。 《2020-2021中国人工智能计算力发展评估报告》中提到,人工智能发展过程中一个普遍存在的需求和挑战

  • 2022-01-06
  • 阅读282
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  • 79页
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头豹研究院2021年中国数据管理领域发展白皮书76页

头豹研究院2021年中国数据管理领域发展白皮书76页

  • 2022-01-12
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  • 76页
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2021中国大数据产业发展指数白皮书

“十三五”期间,我国大数据产业迅猛发展,政策环境日益优化,产业规模稳步提升,产业价值充分释放,管理机制不断健全。“十四五”规划将“加快数字化发展,建设数字中国”作为独立篇章,明确指出大数据是七大数字经济重点产业之一,这是国家自《促进大数据发展行动纲要》颁布以来,对大数据发展做出的又一重要战略部署,为以大数据为重点的数字产业带来了新的发展契机。

  • 2021-10-26
  • 阅读282
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  • 26页
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华为发布《城市数字化转型白皮书2021》

《白皮书》提出,城市数字化转型本质上是“以业务价值提升为导向,以机制体制优化为保障,以技术创新应用为手段,最终提升城市面向未来的综合竞争力”的城市发展新范式。推进城市数字化转型,须贯彻以人为本的建设初衷,回归城市服务于人和社会发展的功能本质,重新梳理构建业务发展逻辑,充分发挥技术的合理性、融合性、创新性特征,谋划适配发展的转型环境,实现通过业务、技术、环境三大因素彼此协同、相互促进,推动城市加快数字化转型进程。

  • 2021-05-27
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  • 33页
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人工智能数据安全白皮书

本白皮书从人工智能数据安全的内涵出发,首次提出人工智 能数据安全的体系架构,在系统梳理人工智能数据安全风险和安 全应用情况的基础上,

  • 2021-06-28
  • 阅读281
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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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OpenClaw:不仅是对话窗口,更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式,OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。

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采用基于1oT、大数据、5G、边缘计算、云计算和A应用技术的通用全平台,搭建感知设备接入管理平台,实现对感知层的设备的接入和管理,实现设备部署、帐号注册、配置更新、固件升级、业务分析、设备监控管理、主动监控等功能服务于一体,提供WEB图形化用户界面,带来安全可靠、便捷高效、易用易部署的全方位设备管理解决方案。

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数据安全建设方案

结合数据流相关的业务流程,加强数据在访问、运维、传输、存储、销毁各环节的数据安全保护举措: ·及时梳理和更新数据资产清单,增加/修改核心数据资产信息及安全访问角色; ·监控数据安全指标,加强敏感数据的用户访问行为管控; ·主动响应最新合规需求,新增或移除数据安全管控策略; ·当业务模式或组织结构发生变化,及时调整敏感数据的访问权限和行为方式;建全高效数据安全组织结构,调整和持续执行数据安全策略和规范。

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