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国家数据资源储备体系的构建思路与实现路径

数据资源在抗击新冠疫情中发挥了至关重要的作用。通过梳理我国当前数据储备在应对新冠疫情过程中暴露的痛点问题,探讨了数据资源储备体系建设的必要性,并结合前期研究与实践基础,提出了以“数据长城”计划超前布局国家数据资源储备体系的建议和总体设想,即打造一套“政企一体、平战联动、统分结合、管用分离”的国家数据资源储备方案。同时,围绕全国一体化国家大数据中心体系建设的重点任务,从技术和机制两个维度初步探讨了数据资源储备体系的实现路径,即建立基础资源调度、数据可信对接、数据协同运营三层体系,满足多主体、多场景下的日常运行和应急响应需求。

  • 2022-02-13
  • 阅读575
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  • 11页
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大数据平台数据管控整体解决方案

数据管控是个老生常谈的问题,一般来说,实施数据管控是为解决企业所面临的数据标准问题、数据质量问题及元数据管理问题,企业开展数据管控可以实现以下3个目标: ?数据标准规范落地:推动数据标准在全企业的执行落地,规范化管理构成数据平台的业务和技术基础设施,包括数据管控制度与流程规范文档、信息项定义等。 ?数据质量问题定位分析:全方位管理数据平台的数据质量,提升数据可访问性、可用性、正确性、一致性等,实现可定义的数据质量检核和维度分析,以及问题跟踪。 ?数据关系脉络化:提升统一有序的业务系统和管理信息系统的管理数据能力,实现对数据间流转、依赖关系的影响和血缘分析,增加有效工作时间用于分析数据,减少用于在复杂企业数据环境中搜索数据的时间。 那么企业应该如何开展数据管控建设工作?数据标准如何管理?元数据如何管理?数据质量如何管理?下面这份PDF材料给出了建设思路。

  • 2021-08-18
  • 阅读575
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  • 46页
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前瞻产业研究院智能制造领域产业投资机遇分析报告

2015年5月国务院发布《中国制造2025》,明确提出把智能制造作为两化深度融合的主攻方向,并提出力争通过“三步走”实现制造强国的战略目标。第一步,到2020年,基本实现工业化,制造业大国地位进一步巩固,制造业信息化水平大幅提升;第二步,到2025年,制造业整体素质大幅提升,创新能力显著增强,全员劳动生产率明显提高,两化(工业化和信息化)融合迈上新台阶;第三步:新中国成立一百年时,制造业大国地位更加巩固,综合实力进入世界制造强国前列。

  • 2021-03-20
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数字孪生流域解决方案(30页 PPT)

智慧水利等相关政策的出台 ,要求按照 “需求牵引、 应用至上、 数字赋能、 提升能力”要求 , 以数字化、 网络化、智能化为主线 , 以数字化场景、 智慧化模拟、 精准化决策为路径 , 以构建数字孪生流域为核心 ,全面推进算据、 算 法、算力建设 ,加快构建具有预报、 预警、 预演、 预案功能的智慧水利体系 。

  • 2024-06-21
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戴德梁行:大中华区数据中心-2024年三大聚焦点报告

自 2022 年我们发布上一份关于大中华区数据中心市场的专题报告以来,该市场一直在不断发展。随着投资者、开发商和运营商不断涉足大中华区数据中心市场,有许多主题、话题和问题需要考虑。在本报告中,我们将探讨以下三大聚焦点。

  • 2024-05-21
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  • 20页
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微软研究院:人工通用智能的星星之火-GPT-4的早期实验

人工智能(AI)研究人员一直在开发和完善大型语言模型(LLM),这些模型在各种领域和任务中表现出非凡 的能力,挑战了我们对学习和认知的理解。OpenAI开发的最新模型GPT-4 [Ope23]是使用前所未有的计算和数据规模进行训练的。

  • 2023-04-18
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  • 100页
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基于Vantiq的敏捷企业中台-v2-0722

业务中台:沉淀不变的业务,提供共享服务。 业务前台:作为轻应用,实现变化的业务,通过对中台服务整合和数据整合提供服务。 数据中台:提供模型化、标准化的数据服务。

  • 2021-12-31
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威胁情报与主动防御

企业信息安全不仅仅是关注企业网络边界路由器内的安全,更多的分布在管理权限外的潜在威胁使得数字风险的边界越来 越模糊,响应和处置越来越困难

  • 2021-04-25
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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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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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全球绿色航运发展报告(2024-2025)

2024年至2025年上半年,国际海事组织批准了MARPOL公约附则VI关于“IM0净零框架”的修正案草案、通过了《2024年船用燃料全生命周期温室气体强度导则》(2024LCA导则)(MEPC.391(81))、批准增设了排放控制区域(ECA)及特别敏感海域(PSSAs)。

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全球数字治理蓝皮书(2025年)

当前,国际局势变乱交织,大国竞争愈演愈烈,全球南方加快崛起,新兴技术复杂影响更加突出,全球治理体系面临深刻调整。习近平主席在“上海合作组织+”会议提出“全球治理倡议”,相关概念文件指出,要优先考虑在人工智能、网络空间、外空等治理紧迫性突出、治理赤字较大的领域,以及支持联合国落实《未来契约》等方面加大沟通合作,积极凝聚共识、锁定成果,争取早期收获。

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