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基于大数据技术的企业管理数字化转型

对现代化建筑企业来说,驾驭数据的能力将直接决定着企业核心竞争力的大小。在信息化探索过程中,通过有效的工具或者平台,将各种数据进行深层次整合是最为重要的一步。针对企业管理工作中信息孤岛、数据管理方式落后、数据管理口径不一致等问题,提出以结合大数据技术为依托的企业管理数字化转型的设计方案。公司大数据管理平台及大数据体系的构建,在领导决策、公司经营管理、业务生产运行等过程中都存在极为迫切的需要。完成大数据管理平台搭建,构建在大数据体系下对数据分层分 域管理模式,制订并逐步完善数据标准管理规范,提升公司信息化的应用能力,通过改造升级原有系统的数据使用模式,推进资源集约化建设,初步建立起企业级数据管理和服务能力,为葛洲坝数字化转型及智慧决策奠定基础,为公司在管理能力和执行效率上带来巨大提升,为现有管理模式带来变革与创新。

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04-Teambition 解决方案

阿?巴巴旗下Teambition ,提供?站式【任务及项?管理】协作平台及场景解决?案。穿透式下发任务,直接触达任何层级的任何?。分派?任务,跨部?协作。不必等待下次汇报,直接从?线获取进展。基于任务进?沟通。?键催办「强」提醒,有效预防任务防?锈。

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智能运维在城市轨道交通行业:数字城轨

智能运维在城市轨道交通行业内研究与应用尚属起步阶段,很多的技术难题需要攻关,行业内技术标准、 规范尚不明确,工程应用实践多处于摸索阶段。在2019年12月南宁轨道公司联合城市轨道交通列车通信 与运行控制国家工程实验发布了《智能运维等级白皮书》,总结目前技术实践与需求方向,从理论上给 出了参考定义:“智能运维,是以关键设备为主要管控对象,围绕设备运维全过程质量控制,采用移动 通信、云计算、物联网、大数据、人工智能等智能技术,实现关键系统和设备故障自诊断、远程集中监 测、专家系统综合决策、故障预测健康管理等功能的综合智能维修系统,以提高安全服务水平和管理效 率,降低劳动强度、技能要求和运维成本。”

  • 2021-05-06
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新华三:广电网络行业专刊

当前,面向广电网络行业的智慧广电发展战略要求以及新型智慧融合网络建设要求,新华三依托先进的智能数字平台,致力于为广电网络打造5G+云网协同的智能承载平台,助力广电网络的云网平台智能重构和集客业务的智慧创新,为广电网络的全面智慧化发展注入数字化能量。

  • 2021-05-06
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新华三:广电媒体行业专刊

面向未来,新华三将一如既往持续服务好广电媒体行业,我们立足国内放眼全球,厚积薄发自主创新,聚焦行业客户需求,广泛与行业伙伴深度合作,提供领先的智能数字化解决方案和服务。新华三是智慧广电建设最佳合作伙伴。

  • 2021-05-06
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新华三集团:数字化转型与实践

回望新华三集团自身的数字化转型历程,我们在已有的信息化基础上,通过数据化,大大提高了企业运作效率、员工工作效率与管理水平,以及业务决策能力。目前,新华三集团正在AI in ALL智能战略指引下,全速进入新的阶段——智能化,通过人工智能、区块链、数字孪生等技术,助力业务管理的智 能决策和业务创新,从而发掘和创造新的商业机会。

  • 2021-05-06
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大数据技术将是企业未来的核心竞争力

2020年是继往开来、里程碑式的一年,在这个十三五收官和十四五开启之年,我们国家经受住了新冠疫情的考验。其中,少不了大数据对城市疫情防控工作做出的有力支撑和保障。年初,全国各地纷纷上线了健康码,利用大数据技术第一时间判断个人的健康状况,发现疫情传染源头及追溯病情高发传染地点,帮助政府部门对各地进行精细化的疫情防控。最近,如上海的随申码还上线了“亲属随申码”的功能,帮助老人和小孩申领健康码,帮助部分老人跨越数字鸿沟。在疫情常态化的今天,健康码已不再只负责健康状态的查询和结果展示,在公共出行、医保、借书等各类公共服务和办事通道方面已经开始拓展及延伸。

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阿里云 SAP 云化转型方案与案例分享

? SAP应用 ECS实例灵活地横向扩展,在 1 分钟内即可完成多个 ECS 实例的创建与删除 (ROS & ESS) ? SAP应用 ECS实例灵活升配与降配,在短时间内完成 ECS 实例规格,网络带宽的配置变更 ? SAP HANA ECS实例支持 256GB 到 6TB 规格的灵活升配,支持跨代 & 跨规格族 & 跨形态升配 ? SAP HANA ECS实例数据卷支持在线扩容,无需停应用 & 操作系统

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工业时序基础大模型技术发展综述

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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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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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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中国城市人工智能发展指数报告(2025-2026)

能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前,以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进,风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长,能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时,新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求,储能作为支撑能源转型的重要基础设施,正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”

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