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工智能技术在钢铁行业中的应用研究

中国钢铁工业经历多年高速发展,当前正处于“高产量、高成本、低价格、低效益”的粗放发展向高质量发展转变的过程中,在市场需求方面向小批量、多品种、定制化的趋势发展。中国钢铁企业依旧面临严峻挑战,除受上游原材料行业和下游钢铁产品深加工行业的双重影响外,钢铁企业自身产品结构不合理、生产管控水平低、能源消耗高以及产品质量稳定性差等问题也是影响企业竞争力、限制企业持续性发展的内在重要因素。

  • 2021-07-20
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基于人工智能技术的诊后管理平台构建

将人工智能技术应用于诊后管理服务流程和服务模式,研究适用于诊后随访场景的多模态人机交互技术与自然语言理解技术,构建以医疗为基础、以患者为中心的诊后管理体系和及时高效、全方位的智能化诊后管理服务平台,解决当前国内诊后管理所面临的信息采集不便、方式单一、效率低下、过度依赖人工等痛点问题,打通医患之间沟通的重要桥梁,提升对患者离院后的关怀与患者的医疗服务“获得感”,促进医患关系和谐,提升医疗服务质量与水平。

  • 2021-07-20
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ERP信息化建设解决方案

ERP系统是企业资源计划(Enterprise Resource Planning)的简称,是指建立在信息技术基础上,集信息技术与先进管理思想于一身,以系统化的管理思想,为企业员工及决策层提供决策手段的管理平台。

  • 2021-07-20
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智慧楼宇一体化运维管理平台方案

参照《智能建筑设计标准》GB50314-2015,以楼宇基础设施信息为基础,运用GIS/BIM+IoT+IBMS+FM等技术,实现楼宇由粗放式管理向数字化、精细化管理的转型。通过赋予楼宇自我“感知、认知、预知、决策”的能力,在标准的智能化基础上,针对各智能化子系统,发掘设备潜力,提高管理水平,降低集控成本。

  • 2021-07-20
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《智能制造概论》

《智能制造概论》不仅概要地介绍了智能制造相关的技术,更着重智能制造所需的意识和思维方式的提炼。文中收集的大量资料和案例,有助于读者对问题的理解,并可作为企业智能制造实践中的参考。书中自然融入了作者自己学习智能制造理论和诸多企业智能制造实践后形成的感悟和见解。

  • 2021-07-20
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.金融App的安全形势、防控策略及未来行情

APP占据主要金融流量随着移动互联网的发展,金融APP成为金融流量的主要入口。2020年 新冠疫情的突发,利用APP服务金融数字化进一步加快。 PP安全能力薄弱同于专用的金融设备,APP基于通用的消费者终端(手机、 PAD等)和开放式的架构实现,使用场景不可控性更高, 需要建立多维度的风险防控机制。金融风险传导性强金融互联互通的特性,使APP风险引发的传导进一步加快。由于风险传播路径长、风险隐藏进一步加深,发现和补救成本高。

  • 2021-07-20
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电信网络诈骗工作治理及研究探讨

针对持续上升的电信网络诈骗案发数,党中央、国务院高度重视,专门建立了跨部i门]的工作机制(国务院打击治理电信网络新型违法犯罪工作部际联席会议制度)。由于诈骗活动逐渐组织化、专业化,打击和防范效率逐渐降低,电信网络诈骗案件态势居高不下,破案难、追赃难等问题始终困扰着各地公安机关, 急需整合社会力量发展新的技术和手段进行防范和打击。

  • 2021-07-20
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宜信智能风控--谛听决策平台建设实践

1谛听决策平台概览 2谛听业务场景介绍 3谛听系统整体架构 4谛听决策核心流程 ●成本高-开发代码来实现具体规则 上线慢-与系统功能一起排期等待开发 维护难-政策、业务同事无法自行新增、修改 ●耦合紧-和业务流程逻辑紧密耦合,不利于维护数据少.缺少丰富的数据源 管理难-规则分散在各个业务系统,缺乏统一管理

  • 2021-07-19
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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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2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟 作者:Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题:面向技术专业人员的数据分析和人工智能;数据和分析解决方案的架构、实施及扩展; 生成式 AI 资源中心 2026 年,企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务 价值。为实现这一目标,数据和分析技术专业人员需充分利用所有可 用数据,设计模块化、灵活的架构,并建立稳健的治理机制以确保可 信度。

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