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某企业数字化营销解决方案

利用数字营销手段来识别、开发和实现数字化产品及服务。这些公司在数字化平台上与顾客互动,来快速收集信息,形成洞察,从而形塑自己的创新过程。营销团队通过培育新的收入增长源,为公司增加了价值。国内的数字营销市场一直保持着告诉增长,随着技术的更新迭代,传统的以资源为驱动的广告模式面临瓶颈,而数字营销的内涵和外延却不断扩展,一些新兴的营销方式、广告技术以及营销理念正在成为营销市场上的新动力。

  • 2021-10-14
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数字化转型“知行合一”:中国二十冶工程管控平台思考与实践

国家“十四五”规划中明确指出:信息化的建设是企业可持续发展的重点。中国二十冶积极响应国家号召,将本次工程管控平台的建设作为今年的重点工作之一、作为集团公司实现“五化五统一”的重要抓手、作为企业数字化转型的重要手段。 集团公司坚持“目标导向、业绩导向、精准施策、提升管理”的工作方针,以大力开展“项目管控主平台”为契机,全面推进集团公司信息化建设。

  • 2021-09-15
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大数据平台建设方案

大数据管理平台是基于大数据分布式的架构以及大规模并行处理系统,支持秒级处理TB乃至PB级别的海量数据;通过高可用的消息队列保障实时数据完整性,同时支持海量事件流和数据流的计算处理,完美支撑IOT数据采集需要;完整支持ANSI标准SQL查询,兼容各种主流BI产品,可满足不同层次分析用户需求;最新的机器学习模型支持,可快速完成数据的分类、预测、推荐等高级数据应用。。

  • 2021-09-13
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《网络安全法》背景下的大数据安全案例解读与风险控制.翁小平

经实施了大半年的《网安法》,其内容包括个人信息安全、数据存储的关键信息基础设施安全、跨境数据传输、网络安全等级保护制度等等,基本覆盖了大数据安全的方方面面,改变了我国网络安全领域长期以来缺乏权威上位法的现状。随之而来的,是对互联网企业以及从业人员的巨大法律风险。什么是以前能做的但是现在不能做?不能逾越的法律底线到底在哪里?大数据安全领域的法律风险又应该如何去防范?我将努力为您呈现…… 目录 大数据管控的趋势分析 案例与风险研判 国外关于数据安全的一些立法趋势 大数据安全风险防控,律师能做什么?

  • 2021-06-23
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大数据平台处理技术应用方案

大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据时代有效利用创新业务内容及模式,通过快速满足用户的个性化需求,增加用户黏性,是大数据为运营商带来新的机遇。 迫切需求通过大规模的数据计算能力提供大粒度的数据创新应用。根据大数据体量巨大、类型繁多、处理速度快、价值密度低的四大特征,大数据处理的关键技术,主要体现在能够有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。

  • 2021-05-31
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基于 Kubernetes 与 OAM 构建统一、标准化的应用管理平台

特征一:通过原生的声明式 API 和插件体系,暴露面向最终用户的上层语义和抽象。 特征二:上层语义和抽象可插拔、可扩展,没有抽象程度锁定和任何能力限制。 一个构建“以应用为中心”的 Kubernetes 的标准规范与框架

  • 2021-05-06
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一种基于硬多租的大数据serverless解决方案-胡子千庄清惠

随着 Kubernetes 的不断成熟,大数据向 Kubernetes 迁移已经成为了一种趋势。由于大数据应用本身的复杂性,目前大数据 on Kubenetes 通常采用 operator + crd 的方式,以独占集群的视角来管理计算任务。独占集群的任务管理模式使得在构建 Saas 服务时,大数据应用对 Kubenetes 集群的隔离要求与 Kubenetes 集群的利用率成为了难以调和的矛盾。

  • 2021-05-06
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智慧赋能煤炭产业新万亿市场

面对中国“富煤、贫油、少气”的资源禀赋,煤炭行业在过去几十年间充分发挥能源“压舱石”作用,为中国社会、经济、工业、民生等方面的发展提供了强大的支持。新时期,国民经济步入新常态,而煤炭行业正面临四期叠加局面,即“需求增速放缓期、过剩产能和库存消化期、环境制约强化期、结构调整攻坚期”;如何有效实现产业转型升级,落实习近平总书记提到的“做好煤炭这篇大文章”成为发展重点。

  • 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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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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微模块化数据中心机房建设方案

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