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华为城市智能运行中心IOC解决方案(2021)

华为城市智能运行中心IOC解决方案(2021)

  • 2021-04-18
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头豹研究院2019年中国智能陪伴教育机器人行业概览

智能陪伴教育机器人是以语音交互技术为核心,搭载丰富教育资源,为儿童提供场景式陪伴、智能语音对话、辅助教育、远程亲子沟通等多元化功能的教育类电子产品。受益于国家对机器人技术发展的重视和科技教育的全面推进,从 2014 年至 2018 年,中国智能陪伴教育机器人行业规模由 4.9 亿元人民币增长至 24.8亿元人民币,复合增长率达 50.0%。未来五年,中国智能陪伴教育机器人行业规模将以 22.9%的年复合率持续增长,并于 2023 年达到 69.2 亿元人民币规模。

  • 2021-03-31
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数字化转型知识方法系列之一:架构、价值和路径

为进一步宣传推广国有企业数字化转型的政策布局、先进理念、方法路径和典型模式,营造国有企业数字化转型良好氛围,国务院国资委官网正式推出“国有企业数字化转型专题”,现对其中“知识方法”板块的文章进行系列转载,这为第一篇

  • 2021-02-17
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轨道交通检修方案

轨道交通系统,执行信息系统。龙铁纵横(北京)轨道交通科技股份有限公司是轨道交能行业设备供应商和检修线集成商,目前我们在车辆检修方面有丰富的工艺、设备集成经验,同时我们也有区域性的过程控制系统。但目前我们只能提供区域性的作业过程控制系统,对于车间级或者公司级的检修生产管理(设备管理、能源管理)系统,目前缺乏稳定的基础平台和快速开发、交付的能力。

  • 2021-02-11
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工业线材品种2020年市场回顾及2021年展望

回顾2020年,工业线材品种价格呈现“V”字型走势,指数上涨幅度高达1300元/吨;供大于求转向供需紧平衡状态、需求增速明显;展望2021年,产量仍有增加的空间,但是下游需求可期,预计明年继续维持供需紧平衡格局,全年均价重心上移5%~7%。

  • 2021-03-22
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设备管理|智能制造能力成熟度解读(四级)

设备是制造不可或缺的生产要素,往往固定投资大,设备管理水平的高低决定着生产效率、成本管控的水平。在降本增效的业务要求下,如何提升智能制造设备管理水平成为企业突出的问题,国家智能制造能力成熟度评估的设备管理给企业提升设备管理能力指明了方向。

  • 2024-10-21
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北京师范大学-未来学校学习空间蓝皮书-2021

目前的未来学校是对于未来学校形态的一种探索,是一种发展趋势或方向。未来学校是从学习者出发来进行设 计与建造的,是基于一定的技术手段,变革了原有的学习方式和学习空间,有其适应学生未来发展的一套课程体系,更多强调培养学生技能和素养的一种学校形态。

  • 2024-01-04
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阿里巴巴基于KubeVela的新一代应用交付管理系统实践

云原生应用交付面临挑战—多样化的交付环境 ? Workload 多样:对接不用集群环境、灰度发布、流量管理方案 ? 部署环境多样:公共云、专有云、私有化部署,对接不同APM方案 ? 云资源使用多样:对接不同Provider、云资源管理方案,对接云产品差异化配置

  • 2021-05-06
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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

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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当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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数据智能服务产业发展研究报告

为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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