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企业如何做好大数据项目的选型

数字化主要是从数据的角度驱动,即从业务数据化再反过来实现数据业务化,通过数据来驱动整个企业的信息化转型目标。那么落地数字化转型目标上,数字化转型的范围数字化转型的范围可大可小,小到一个项目,大到生态链和供应链。聚焦当下,企业数字化的重点任务主要为项目精细化管理:要素和活动数字化、生产要素管理一体化。和企业管理集约:管理和协作在线化、项目和企业一体化。

  • 2022-05-09
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银行如何借助数据分析提升业务运营效率

数字化经营模式正是针对“长尾”客群数量多、量级小的特征,以数字化技术为依托,解决“长尾”客群经营中边际获客成本高和信息不对称这两个根本问题。因此以数据驱动业务发展成为银行业务升级发展的“第一动力”。通过加强数据化思维和数字化运营,以打破边界、赋能业务创新,最终实现精细管理、优化客户体验。

  • 2022-05-09
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《2021年中国商用车行业全景图谱》

商用车是在设计和技术特征上是用于运送人员和货物的汽车。从2005年开始,我国汽车行业实行了新的车型统计分类。相对旧分类,商用车包含了所有的载货汽车和9座以上的客车。在旧分类中,整车企业外卖的底盘是列入整车统计的,在新分类中将底盘单独列出,分别为客车非完整车辆(客车底盘)和货车非完整车辆(货车底盘)。

  • 2021-08-18
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朱剑锋-网易中台的博弈与演进-IAS2019演讲

云原生是一种应用架构,代表了以开源技术社区为主导的最新技术工具与演进方向。 包含 CICD持续交付,微服务,敏捷基础设施,云原生12要素 等几大主题。 中台服务采用基于云原生的技术和管理方法,可以达到高效和持续的服务能力。

  • 2021-12-31
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新世纪评级电子信息制造业2020年度信用展望22页

新世纪评级电子信息制造业2020年度信用展望22页

  • 2021-09-23
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数据可视化大屏的应用与落地实践

当面对复杂的数据、信息,怎么找到数据之间的逻辑关系,就需要制作人具备一定的数据分析能力,也就是对大量复杂的数据具备数据敏感性,快速找到多维度、多变量的数据之间的逻辑关系,确定哪些数据之间有直接关系,哪些数据之间具有间接关系,需要重点展现哪些数据之间的关系,这些都需要制作人或者数据分析师及时做出准确判断。

  • 2022-05-09
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智慧城市综合体(商业办公楼)智能化规划设计方案

先进性 采用先进、实用的技术和功能完善的先进设备和产品。整个系统体现当今智能弱电工程的先进水平和便于以后扩展、升级。成熟性和实用性 各子系统采用先进、成熟、可靠的产品。系统应能充分发挥各设备的先进功能,操作方便,维护简单,便于管理。灵活性和开放性 系统应具有开放性和兼容性,可与未来扩展设备具有互联性和互操作性集成性和可扩展性 系统设计充分考虑集成性,确保总体架构的先进性、可扩展性和兼容性。不同品牌、不同类型的先进产品可达到有效集成和方便扩展模块化和标准化 采用先进的数字化、智能化和模块化技术进行信号采集、处理和传输。综合当今世界先进技术,使各子系统结构标准化,实现系统的互操作性。 安全性和可靠性 始终把系统的安全性和可靠性放在第一位。在系统管理程序时,执行严格的网络操作授权等级措施,防止非法访问和恶意破坏服务性和便利性 系统应能充分保证管理者和使用者的可靠、方便、高效、安全的操作运行。

  • 2023-06-01
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美国都快造出“小太阳”了,部分国人还在抢连花清瘟……

美国核聚变的突破,是全人类的福音。 对于中国而言,最重要的是有一个良好的市场环境。你的市场环境好,那么,别人的科技革命,完全可以拿来为你所用,并且比别人用得更好。 中国也有必要奋起直追,不必畏惧美国的科技实力。

  • 2022-12-17
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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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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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工业具身智能的兴起,源于工业需求与技术能力的共同变化。 制造业正从大批量、固定流程生产,走向多品种、小批量、柔性化生产,传统工业机器 人在非结构化环境、复杂任务理解和动态适应方面仍存在局限。与此同时,多模态感知、 智能决策、运动控制、仿真训练与机器人本体技术持续进步,为智能系统进入真实工业 现场创造了条件。因此,工业具身智能并非简单新增一种机器人品类,而是围绕真实 工业任务,将感知、决策、执行、反馈与迭代组织成闭环的现场智能系统。

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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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