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阿里巴巴淘系-吕小欧-大型战略合作项目管理实践阿里与星巴克新零售探索

双方在各自领域都开创了一种文化和生活方式,两者联手共创新零售的新生活方式。 消费者可以通过淘宝、支付宝、饿了么等多平台和星巴克自有应用等任一入口,访问全新的星巴克线上新零售智慧门店,享受包括积分、社交礼品、电子商务、移动订购以及其他互动体验在内的数字体验。 目标:联手开创全新的星巴克线上新零售智慧门店,一起打造行业标杆,革新消费体验。

  • 2021-03-17
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中服云工业物联网平台集团版在省级高速公路中的应用

随着我国高速公路网络的持续扩张和交通流量的不断增长,传统的高速公路管理模式面临严峻挑战。目前,省级高速公路物联网应用普遍存在以下问题

  • 2025-09-15
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阿里云驱动企业核心系统数字化转型

ERP作为企业应用软件的代表性产品,自诞生以来就得到了市场的广泛关注。每一位从事企业信息化工作的专业人士,对于30多年以前总结出来的“MRP-MRPII-ERP”的三阶段论都不会陌生。经过多年的演进,今天ERP的功能已远远超越了早期的设定范围。在企业的信息化建中,ERP扮演着着企业信息化骨干(information backbone)的作用。进入数字化阶段,经历了物联网、云计算、大数据、人工智能等技术加持后,ERP发生了脱胎换骨的变化。它将承担企业数字化核心(digital core)的重任,成为企业数字化转型的建设中心。

  • 2021-10-14
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电网企业_大后台 强前端__工程数字化审计应用研究

本文对电网企业工程数字化审计进行了探索,在“后台”通过多个系统数据库支撑构建的多维审计模型监测电网工程建设情况,在“前端”通过可视化辅助分析工具形成数字化 审计分析场景,以丰富的数据和图形化方式直观展示和分析电网工程建设领域存在的问题和风险,以提高电网建设水平。

  • 2021-06-16
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基于改进遗传算法的生鲜多目标闭环物流网络模型

针对生鲜产品闭环物流网络中存在的经济成本高、碳排放量大、社会效益重视不足等问题,综合考虑退货量的不确定性,以经济成本最小、碳排放最小、社会效益最大为目标,建立了不确定条件下的生鲜多目标闭环物流网络模型。首先,利用改进的遗传算法(GA)求解该模型;然后,结合上海某生鲜企业运营管理数据,验证了模型的可行性;最后,将改进的 GA的结果与粒子群优化(PSO)算法的结果对比,验证了算法的有效性,凸显了改进的 GA在求解多目标的复杂约束问题时的优越性。算例结果表明,多目标优化满意度达到0. 92,高于单目标优化满意度,展示了所提模型的有效性。

  • 2021-06-17
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云 AR 应用

云 AR 应用创新研究报告包含了 I)5G AR 重点业务分析;II)5G云 AR 产业发展与关键挑战;III)5G 云 AR 关键能力需求;IV)5G 云AR 业务解决方案;V)5G 云 AR 商业前景及商业模式,五个部分 。 报告通过从增强现实技术概述、重点业务介绍和用户体验入手,阐述了云 AR 是 AR 产业发展的最佳形态, 以及在 5G 赋能的场景下 AR云的通信能力需求、终端能力需求和云端处理能力需求。

  • 2021-03-28
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人工智能安全标准化

近年来,在算法、算力和数据三大因素的共同驱动下,人工智能进入加速发展的新阶段,成为经济发展的领头雁和社会发展的加速器。目前世界主要国家均把人工智能作为国家发展战略。2017年我国发布《新一代人工智能发展规划》,将发展新一代人工智能上升至国家战略高度。随着人工智能在相关行业和人民社会生活中的深度融合应用,由此带来的国家安全、社会伦理、网络安全、人身安全和隐私保护多个层面的风险和挑战,也引起了社会的广泛关注。

  • 2021-03-28
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华西医院检验科生物安全实施方案

华西医院实验医学科是定点检测2019-nCoV的科室。科室面对突发疫情与不断增多的检测标本,在医院的整体部署下,参考国内外指南及相关证据,结合临床及管理经验,对所有检验岗位进行了具有可操作性的"分层分级"的生物安全管理。本文就检验科生物安全防控问题进行探讨,以期帮助医院检验科在应急情况下对生物安全进行合理化管理,充分利用防护物资做到最大限度的生物安全防护,尽可能减少病毒的院内传播,提高检验效率。

  • 2021-03-20
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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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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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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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推动生态重构。AI、大数据、物联网等技术从单点 突破走向深度融合,不仅优化了预订、服务、管理 等全流程体验,更催生出 “酒店 + 科技 + 生态” 的新范式。部分领先企业已搭建起开放的数字化生 态平台,链接上下游资源,实现从 “单打独斗” 到 “协同共赢” 的转变,这标志着行业数字化已 从 “工具赋能” 阶段,迈向 “生态赋能” 的全新 阶段。

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