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智慧城市——大数据决策与支撑平台解决方案

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-03-24
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全球数字经济新图景2020年

全球数字经济新图景2020年,全球数字经济规模再上新台阶。2019年,测算的47个国家数字经济增加值规模达到31.8万亿美元,较去年增长1.6万亿美元。从不同收入水平来看,高收入国家数字经济规模占全球比重达到76.9%;从不同经济发展水平来看,发达国家数字经济规模是发展中国家的2.8倍多;从具体国家来看,美国数字经济规模全球第一,达到13.1万亿美元,排名前五的国家数字经济规模占全球总规模的78.1%。

  • 2021-03-24
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智能表面在智能座舱中的应用

近年来,随着智能座舱的发展,智能表面技术也被逐渐应用于汽车内饰中。它是一款集功能性与智能化于一体的表面处理工艺,在智能座舱的设计上,可以减少多余的按钮和开关设计,从而使座舱内的设计更为简洁和智能。下面,我们一起来看看智能表面在智能座舱中的应用。

  • 2021-03-24
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中国城市轨道交通智慧城轨发展纲要

《中国城市轨道交通智慧城轨发展纲要》于2020年3月12日,正式发布实施。这是我国城轨行业深入贯彻落实习近平新时代中国特色社会主义思想和十九大交通强国建设决策部署的重大举措,是城轨行业首部交通强国建设的发展蓝图,是我国城轨行业领导和专家集体智慧的结晶。

  • 2021-03-24
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时间敏感网络(TSN)产业白皮书(征求意见稿)

时间敏感网络(TSN)技术作为新一代以太网技术,因其符合标准的以太网架构,具有精准的流量调度能力,可以保证多种业务流量的共网高质量传输,兼具技术及成本优势,得以在音视频传输、工业、移动承载、车载网络等多个领域成为下一代工业网络承载技术的重要演进方向之一。

  • 2021-03-24
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施耐德电气对工业互联网助力智能制造的思考与实践

施耐德电气是能效管理与自动化领域数字化转型的倡导者,关注企业数字化转型痛点,为制造企业迈向智能制造提供持续动力引擎。通过集成世界领先的工艺和能源管理技术,从终端到云的互联互通产品、控制、软件和服务,贯穿业务全生命周期,实现整合的企业级管理。

  • 2021-03-24
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基于工业标识解析体系助推企业数字化转型

标识可以理解为用于识别不同物品、实体、物联网对象的名称标记,可以是由数字、字母、符号、文字等以一定的规则组成的字符串。其出发点都是面向物品对象、数字对象等进行唯一标记及提供信息查询的功能,进而发展成一种底层的信息架构。

  • 2021-03-24
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煤矿大脑--在智能煤矿的应用

以减员增效为目标,应用“煤矿大脑” 实现煤矿智能集成,以“减员增效”为核心目标,以生产系统和劳动组织优化为主线,以智能装备为主体;以“煤矿大脑”人工智能服务平台及其云边端一体化智联网为保障。以智能感知、智能决策、自动控制为基础,实现生产环节装备机器人化,生产系统运行和设备维修调度智能化,安全生产经营管理智能化。

  • 2021-03-24
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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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