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北森“智造人力+”解决方案发布

北森重磅发布“智造人力+”一体化HRSaaS解决方案,从流程、管理、人才、体验等一体化维度,深入制造业特色业务场景,打造制造业“场景能力”更强的人力资源解决方案,支招制造业人力资源数字化转型升级深入,和众多企业一起,共迎这最好和最坏的时代。

  • 2021-09-29
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华为:数字化转型将是企业未来之路

我们知道,随着企业数字化转型的浪潮席来,技术的应用正在重塑产业价值链和行业竞争格局。现如今的社交媒体、移动设备、物联网和大数据等,引发的数字化趋势改变了人们的生活方式,也让企业开始重新思考设计模式。 数据主导的数字企业时代应声而至,数字化转型已经是确定的行动了。那么,如何培养企业所需要的数字化人才,是实现企业转型的关键要素。

  • 2021-08-25
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阿里云视觉计算开发者系列手册-目标检测入门必读指南

本文首先会介绍目标检测的概念,然后介绍一种简化了的目标检测问题——定位 + 分类以及它存在的问题,最后由浅入深逐步进入到目标检测常用的模型及方法,如 Faster R-CNN、SSD 等。这个过程中会涉及很多细节的概念和知识点。本文针对 SSD 算法给出了 PyTorch版的代码,大家也会在这里看到一些细节知识点的实现方法。

  • 2021-06-29
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【精品】大数据时代的智慧矿山

随着科技技术的不断演进,数字化已成为各行业内一个非常重要且极具吸引力的市场,其目标是将IT技术与产品、系统、解决方案和服务进行融合,贯穿于从研发设计到生产到技术维护的整个产业链。乘着数字化这股智慧东风一逐渐吹进了万千行业,矿山就是其中的一个典型领域。从矿山自动化到数字矿山,再到如今的智慧矿山,数字经济时代,有关未来矿山建设与实现方式不断被刷新。当下,智慧矿山利用底层传感器实现数据采集,物联网(IoT)释放数据威力,从生产运营、成本管控、采购销售等系统,整合所有数据通过精准分析,为煤炭企业决策层提供精准、实时的数据支撑,实现降低成本、提高决策效率的目标。 北京君时慧成实时大数据平台,基于Hadoop架构,集成了生态圈中的主流热门组件并不断的进行相关功能的优化。可对矿山生产大数据、销售大数据、物流大数据、设备运行大数据、安全大数据、环保大数据等的进行智慧采集与存储,助其最终落地大数据分析应用。

  • 2021-06-25
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【大数据】智能制造大数据云平台技术方案

智能制造不仅生产过程须实现自动化、透明化、可视化、精益化,而且产品检测、质量检验和分析、生产物流也应当与生产过程实现闭环集成,保证车间信息共享、准时配送、协同作业。 智能制造 的实现必须依赖于无缝集成的信息系统(核心系统主要包括PLM、ERP、CRM、CPS、云平台和工业大数据分析),保障企业运营指令和经营数据的自由流通。在大量的经营数据存储云平台后,企业运用大数据分析,支撑业务战略决策,提高顾客服务水平,促进销售获得客户,开发创新产品,强化财务管理,实现决策自动化。

  • 2021-05-31
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《武汉市加快推进新型智慧城市建设实施方案》

武汉市新型智慧城市的建设目标是:按照“1153”总体架构(即1个云网,1个大脑,政府管理、惠民服务、城市治理、产业创新、生态宜居等5大重点应用领域,运行管理、标准规范、信息安全等3大保障体系),构建智慧城市“超级大脑”,将武汉市建设成为多方面具备全国标杆水平的新型智慧城市。

  • 2021-04-26
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自媒体行业解决方案

随着经营规模的扩大,自媒体行业中各环节的参与者会呈现出朝着产业链上下游发展演变、整合的趋势,如独立的内容创业者会逐步进行公司化运营,复制其自身的自媒体运营能力,成为自媒体孵化器公司;自媒体孵化器公司将其运营自媒体群的盈利模式进行延伸扩展,成为自媒体联盟等。

  • 2021-04-25
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遥感与水利行业强监管

在前年11月1日的水利部党组中心组学习(扩大会议)会议上鄂 竟平部长指出,我国治水主要矛盾已经发生深刻变化,从人民群 众对除水害兴水利的需求与水利工程能力不足之间的矛盾,转变 为人民群众对水资源水生态水环境的需求与水利行业监管能力不 足的矛盾,强调“强监管一定会是今后水利改革与发展的主调” 。深刻理解和准确把握这一科学论断,有助于我们更加自觉地转 变治水思路,有助于我们更好地推动新时代水利的改革和发展。 长期以来由于各种原因带来了一系列资源、环境和生态问题 ,水资源短缺、地下水过度开采、河湖湿地萎缩、污水超标准排 放、湖库河道乱占、乱采、乱堆、乱建的四乱现象等问题突出, 已成为经济社会可持续发展的制约因素。

  • 2021-03-21
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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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