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《真功夫中式快餐连锁信息化建设方案》

管理信息化是以信息化带动工业化,实现企业管理现代化的过程,它是将现代信息技术与先进的管理理念相融合,转变企业生产方式、经营方式、业务流程、传统管理方式和组织方式,重新整合企业内外部资源,提高企业效率和效益、增强企业竞争力的过程。 1.管理信息化是为达到企业目标而进行了的一个过程 2.管理信息化不是IT与经营管理简单的结合,而是相互融合和创新 3.管理信息化是一个动态的系统和一个动态的管理过程 软件开发平台大部分集成了标准化软件的功能,如OA、CRM、进销存、文档管理、合同管理等模块。对最终用户和软件服务商来说,他们既可以单独采购这些标准化的软件实现基本需求,又可以采购软件+平台的套装,用以对自己的个性化需求进行快速开发。 这样的软件开发平台,主要面向三个群体:一是厂商自己的开发人员,二是合作伙伴的开发人员,三是最终用户的开发人员,目的都是对个性化的需求进行快速二次开发,或者说搭建。很多软件开发平台已经实现了免代码级的开发,只需要在界面上进行搭建,就能够快速生成新的业务系统,就像搭建积木一样。

  • 2021-05-06
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工业互联网平台企业应用水平与绩效评价

适用于工业企业评价其工业互联网平台应用水平与绩效,可为其建设完善工业互联网平台应用基础条件、提升应用能力和水平、切实获取应用成效提供指导。

  • 2021-04-28
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智慧农业-生产管理平台系统解决方案

在新常态下,“智慧农业”是现代农业建设的强力加速器,智慧农业生产管理平台的建设,通过利用传感器、无线网络、大数据、云计算等进行数据分析收集与分析,通过可视化展示,实时监测农作物的生长情况,实现作物的精准管理,收集土地土壤数据、天气气候数据、农作物生长数据以及病虫害数据,研究标准化生产种植流程,实现在病虫害防治、水肥植保等一系列农事操作的标准化生产,使信息技术成为推动农业科技园区产业发展的生产力组成要素,进一步促进园区经济发展。

  • 2021-04-23
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智慧交通规划设计方案解析

智能交通系统ITS(Intelligent Transportation System) 是未来交通系统的发展方向,它是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的,实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。 智慧交通是在智能交通的基础上,以物联网、云计算、大数据、移动互联网等为技术基础,通过汇集交通信息,提供实时交通数据的交通信息服务,数据挖掘等数据处理技术,实现了智慧交通的系统性、实时性、信息交流的交互性以及服务的广泛性。

  • 2021-04-23
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广东联通5G+工业互联网行业解决方案v1.0(201911)

工业互联网是新一代信息通信技术与现代工业技术深度融合的产物,是制造业数字化、网络化、智能化的重要载体,也是全球新一轮产业竞争的制高点。相继在德国提出工业4.0计划,美国提出工业互联网概念之后,我国自2015年以来陆续出台了“中国制造2025”、“互联网+”等多项产业政策,推动工业互联网的建设。中国作为第一大工业强国、第二大互联网产业强国,工业互联网发展前景广阔。

  • 2021-04-20
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数据爬取治理报告2019

数据爬取作为数据采集的一种高效实现形式,能够在深度和广度上覆盖互联网中大部分的网页链接和内容数据,确保所抽取数据的代表性,极大地降低网络数据检索收集的效率和成本。随着网络空间加速拓展和海量数据蓬勃爆发,更先进的抓取策略、代码架构和技术系统不断被开发应用,数据爬取技术在精准性、时效性、个性化.上进展飞速,已经成为国内外诸多互联网企业最为常用的一项技术手段。但是随着围绕数据自动化技术进行爬取和挖掘行为急剧增多,这也带来了数据权属、知识产权和商业机密保护、个人信息隐私界限、不正当竞争、计算机信息系统安全等方面的巨大争议。尤其是近期在金融、内容、电商等各类场景的数据爬取案件频发,对互联网和大数据商业业态产生重大影响,引起了产业界、监管者和全社会的广泛关注。随着我国数据治理法律体系加紧完善和执法力度不断提升,数据爬取这一“灰色地带”也将被提上数据治理议程,其已成为非常紧迫的现实问题。

  • 2021-03-25
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人工智能芯片技术白皮书

随着人工智能应用生态的爆发,越来越多的Al应用开始在端设备上开发和部署。对于某些应用,由于各种原因(如延迟,带宽和隐私问题),必须在边缘节点上执行推断。比如,自动驾驶汽车的推断就不能交由云端完成,否则如果出现网络延时,则会发生灾难性后果。再比如,大型城市动辄百万的高清摄像头,其人脸识别如果全交由云端完成,高清录像的数据传输会让通网络不堪重负。

  • 2021-03-24
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物联网白皮书(2020年)

物联网已历经十余年的发展期,尤其是近几年,物联网的发展动能不断丰富,市场潜力获得产业界普遍认可,发展速度不断加快,技术和应用创新层出不穷,物联网高速发展已成必然之势。

  • 2021-03-26
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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