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全球智能手持影像设备市场发展白皮书(2023)

全景拍摄可以实现记录环境影像的同时拍摄玩家自身运动状态的功能,目前市场上智能影像设备玩家更青睐于选择带全景功能的运动相机。注重客户体验的专家级运动相机产品,增加全拍摄功能,以提升自身附加价值和拓宽产品受众,这将是未来的必然趋势。

  • 2023-12-11
  • 阅读527
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  • 87页
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元宇宙城市白皮书(2023)

本白皮书的编写旨在提出元宇宙城市的定义、发展内涵、发展意义,并对其发展阶段、发展现状进行描述,梳理其技术体系和应用案例,研判其发展趋势,发现问题并提出建议,从而给地方政府发展元宇宙城市提供参考。

  • 2023-12-08
  • 阅读498

企业绩效管理EPM白皮书

1. 数字化要建立在规则基础上:应通过 PDCA 的持续循环,确认企业自身的经营规则(如预算规则、责 任中心规则、经营核算规则等),然后再辅助以技术方案,先业务后技术。当然,这个过程中,先进企业的最佳实践和外部优秀伙伴公司的帮助可以避免少走弯路。 2. 绩效管理数字化突破口选择:通过对企业未来战略的洞察和经营痛点的分析,选择合适的突破口,比如:提高数据的及时性、更好的业务风险分析和预警等,要让公司管理层感受到绩效管理的价值,“以点带面”,切勿一下子全面铺开。 3. 数据清洗:数据用于绩效管理,影响重大,要建立从业务系统到财务结果的全流程数据责任管理体系,提升数据质量。

  • 2023-12-07
  • 阅读393
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  • 42页
  • pdf

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651
  • 下载0

基于公共数据授权运营的数据流通建设白皮书

公共数据是重要的国家数据资源,蕴藏巨大的经济和社会价值。一方面,公共数据的来源和内容与公共利益高度相关,对公共数据进行开发利用,对数字政府建设具有重要意义,有利于进一步优化国家公共治理与公共服务;另一方面,公共数据为数据要素市场提供了重要的资源供给,因其产生过程、管理方式、内容特点等区别于其他数据类型,相较而言权属结构更为明晰,最有可能首先通过确权授权及运营、经营实现流通,是数据要素市场培育的关键突破口。

  • 2023-12-06
  • 阅读532
  • 下载3
  • 67页
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德勤:2023中国企业低碳转型的趋势、行动方向与实践策略白皮书

基于工业化的传统发展范式,带来了物质生产力的飞跃和经济成功。但是,以扩大生产和促进消费的传统范式往往建立在高碳能源的过度依赖中,导致不可持续的气候变化风险和环境退化。为了应对气候变化这一全球性挑战,各国在可持续发展方向上不断深化合作,拥抱“共同的未来”[1]。

  • 2023-12-06
  • 阅读432
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  • 15页
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IDC&京东科技-2023供应链金融科技发展洞察白皮书-2023-81页

数字经济时代,供应链对于商业的意义已由过去的“成本中心” 转变为“机会中心”。过去,供应链主要是解决生产中的原材料供应问题,对企业来说是成本支出。但是,未来通过优化供应链各环节,可以帮助提升企业的整体竞争力,带来新的商业机会。这一转变意味着,在供应链内部以及市场、销售等活动中,供应链需要有能力实时收集、处理、传递数据洞察。而那些积极推进供应链数字化转型的公司将在营收和利润上超越那些迟迟不行动的公司。

  • 2023-12-05
  • 阅读470
  • 下载0
  • 80页
  • pdf

上海数据集团与华为云联合发布《城市数据空间CDS白皮书》

利用各自在数据要素领域积累的经验,取长补短,在洞察分析国外数据空间和国内数据要素发展现状基础上,提出城市数据空间的“2+1+1”的架构体系顶设,即制度和组织2个保障参考体系、1个基础设施、1个数据生态,并且在基础设施中进一步提出,构建城市数据空间基础设施的“1+4+2”统一基础架构,即1个城市数据底座,4个数据分层(数据资源、数据治理、数据资产和数据交易),以及2个治理框架(安全可信和合规可控),旨在鼓励行业内外各单位共同探讨,并推动在行业中形成统一的认知。

  • 2023-12-05
  • 阅读898
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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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