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124页智能化改造数字化转型解读

智能化改造和数字化转型的概况、路径、方案

  • 2022-09-30
  • 阅读2530

工业“智能决策”

工业“智能决策”

  • 2022-10-12
  • 阅读813

人工智能助力智慧医院建设

人工智能助力智慧医院建设,人工智能助力智慧医院建设,人工智能助力智慧医院建设,人工智能助力智慧医院建设,人工智能助力智慧医院建设

  • 2022-10-12
  • 阅读2080
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  • 51页
  • pdf

装备制造行业的数据治理体系

目前,各军工企业已经建立了多种业务应用系统,涉及的数据类型繁多,积累了大量业务数据。但由于数据标准化体系不健全、基础数据质量不佳,导致各系统之间的交互成本高、数据采集难、精益管控难、横向协同弱,从而出现无法发挥基于数据协同的数字化管理效能等问题。基于数字化的装备制造,即要实现“设计-采购-生 产-试验-交付-售后”一体化管理,首先要解决的就是如何确保关键基础信息在跨单位、跨网络、跨系统的情况下唯一识别并贯穿始终。

  • 2022-10-17
  • 阅读2986

数字燃气站设备全生命周期管理系统-

数字燃气站设备全生命周期管理系统-数字燃气站设备全生命周期管理系统-数字燃气站设备全生命周期管理系统-数字燃气站设备全生命周期管理系统-

  • 2022-10-14
  • 阅读699
  • 下载5
  • 9页
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9000字详解数据治理和数据分类分级

我们要如何看待数据这个话题。数据大爆炸已经成为了一个趋势,随着数字化转型的步伐逐步加快,数据的诞生不断加快。我们已经真正步入到一个大数据的时代。每个人每时每刻都在产生大量的数据,随着移动互联网的应用和传感网络的普及,我们的数据呈海量式增长,根据IDC发布的报告中统计,到2025年,全球的数据量将达到史无前例的163ZB。

  • 2022-01-11
  • 阅读1761
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  • 31页
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德勤:国企数字化转型提质增效报告(上/下)

为了解中国企业数字化转型的现状、趋势和挑战,德勤做了一次145家企业(其中国企占77%)参与的在线问卷调查,有一些关键发现分享。

  • 2022-09-30
  • 阅读870

314页企业数字化转型规划方案

企业数字化转型规划方案

  • 2022-09-30
  • 阅读2218
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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智慧商业综合体概念方案

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全球热泵行业数据发展报告(简介版)

数据来源链:空气源热泵主机厂家、上下游产业链企业、市场经销商、第三方相关机构,所涉及到的金额均为2023年自然年收入, 均为不含税销售收入。

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人工智能行业-2026年人工智能趋势研究

感觉ChatGPT横空出世仿佛是上辈子的事情,但自从生成 式人工智能(AI)革命全面展开,也仅仅过去了三年。从 那时起,无数新平台和用例如雨后春笋般涌现,品牌和用 户对生成式AI的理解也在稳步演变。

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人工智能在玩具箱中:父母如何看待针对儿童的AI玩具

智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品,被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能 力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪,父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及 模拟社交或情感反应的挑战(赫斯和梅辛格,2025;拉德斯基,2025;苏金德,2025)。与此同时,该领域的早期安全 检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出,部分智能玩具收集儿童敏感数据,比如儿童的声音和对话, 在测试中,这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容(穆雷等人,2025)。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题 ,也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。

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