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2023年智慧城区统一运营白皮书

近日,中国联通智能城市研究院(简称“智研院”)与深圳市景悦科技有限公司联合主编的《智慧城区统一运营白皮书》正式发布

  • 2023-09-07
  • 阅读407
  • 下载0

政务数据之道白皮书

政务数据逐步汇聚融合开始呈现出爆发式增长,在对政务数据进行采集、存储、计算、管理和使用过程中,在政务数据逐步融合更多元的数据产生更高价值越来越开放的探索中,我们也越来越发现政府部门需要建立完善体制机制、管理规范、平台能力以保障政务数据的有效性、安全性和可靠性。我们希望通过本白皮书,就如何更合规、更有效地挖掘政务数据价值与业界专家同仁共同探讨,共同推动政务数据充分共享和有序开发利用。

  • 2023-12-06
  • 阅读341
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面向6G的天地一体融合网络技术白皮书(2024年)

本白皮书针对面向6G的天地一体融合网络,提出“一体架构”、“统一高效”、“动态灵活”、“一网多能”四大技术体系,并对天地一体融合组网的应用场景、愿景及目标、挑战和系列创新技术进行了阐述。本白皮书希望联合广大产业合作伙伴,从技术攻关、标准制定、产业推进和生态构建四个方面推进天地一体融合网络技术的发展和成熟。

  • 2024-02-19
  • 阅读1103

数字孪生行业方案白皮书(2024)-易知微 131页

随着全球经济的数字化转型,数字孪生技术已成为推动各行各业创新和发展的重要力量。作为一种前沿的技术手段,实现了对实体的实时监控、分析和优化,为决策提供了强有力的数据支持。本白皮书旨在深入探讨数字孪生技术在多个关键行业中的应用,揭示其如何助力行业实现技术革新和服务升级。

  • 2024-05-06
  • 阅读617
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信创版数电乐企一体化管理白皮书

信创版数电乐企一体化管理白皮书,信创版数电乐企一体化管理白皮书,信创版数电乐企一体化管理白皮书,信创版数电乐企一体化管理白皮书

  • 2024-05-06
  • 阅读277
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  • 47页
  • pdf

云财务管理实践白皮书2023(PDF) (1)

数字经济步入全面发展阶段,企业逐渐从上云阶段走向深度用云阶段,传统“粗放式”的上云用云带来的云成本问题已经超越云安全成为头号挑战,在企业依托云助力数字化转型的持续性动作中,如何精细化管理云成本以增加资金效率、降低用云复杂度,用有限的资源实现最大云效能成为亟待解决的问题。

  • 2024-05-06
  • 阅读237
  • 下载0
  • 34页
  • pdf

数字化经营系列白皮书-银行渠道用户体验管理体系建设与实践》

数字化经营系列白皮书 -银行渠道用户体验管理体系建设与实践,数字化经营系列白皮书 -银行渠道用户体验管理体系建设与实践

  • 2023-09-14
  • 阅读262
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  • 30页
  • pdf

数据要素市场化配置探索:理论与实践

为贯彻落实《中共中央 国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》《国务院办公厅关于印发要素市场化配置综合改革试点总体方案的通知》《中共中央 国务院关于加快建设全国统一大市场的意见》等文件的部署安排,我院以“加快培育数据要素市场”为宗旨,以“加快数据要素市场化配置改革”为目标,部署院重大课题对数据要素市场化配置探索开展深入研究,以期为各级政府开展数据要素市场培育提供借鉴和参考

  • 2023-09-14
  • 阅读298
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  • 13页
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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2025年中国新锐品牌全球成长白皮书

过去十年,中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力,在国内细分市场中迅 速崛起,创造了一个又一个“爆款神话”。

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中服云多模态工业物联网平台介绍

中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商,历经十余年深耕发展,已构建起成熟的全系列多层次产品体系,精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新,中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式,既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求,也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。

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中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础,以2D/3D/GIS为核心展示形式,致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。

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2025 年,人工智能正式迈入 “智能体元年”,AI Agent?成为驱动产业变革的核心力量,硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。

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机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面,两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工,针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效,但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工,而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差,因为有时候深度学习虽然能有好的表现,但是我们并不知道他的原理是什么。

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2026六大未来产业发展趋势与人工智能八大落地场景洞察

2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点,AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力

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