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第四范式:数据密集型科学发现(英文原版)

科学正在进入一个崭新的阶段。在信息与网络技术迅速发展的推动下,大量从宏观到微观、从自然到社会的观察、感知、计算、仿真、模拟、传播等设施和活动,产生出大量科学数据,形成被成为“大数据”(Big Data)的新的科学基础设施。科学家不仅通过对广泛的数据实时、动态地监测与分析来解决难以解决或不可触及的科学问题,更是把数据作为科学研究的对象和工具,基于数据来思考、设计和实施科学研究。数据不再仅仅是科学研究的结果,而且变成科学研究的活的基础;人们不仅关心数据建模、描述、组织、保存、访问、分析、复用和建立科学数据基础设施,更关心如何利用泛在网络及其内在的交互性、开放性、利用海量数据的可知识对象化、可计算化,构造基于数据的、开放协同的研究与创新模式,因此诞生了数据密集型的知识发现,即科学研究的第四范式。

  • 2021-11-09
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基于大数据的智慧物流管理模式研究

在最新的十四五规划纲要草案中,国家明确指出要“建设现代化物流体系”;“强化流通体系支撑作用”;“提升产业链供应链现代化水平”。在这些政策红利持续的释放下,5G、AI、大数据等数字化技术快速发展,推动着传统物流行业进一步转型升级。在搭载数字化列车的众多企业中,发展了一批立足物流产业互联网的创新型企业。

  • 2021-11-05
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GB40647-2021T智能制造_系统架构

智能制造系统是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统,它在制造过程中能以一种高度柔性与集成不高的方式,借助计算机模拟人类专家的智能活动进行分析、推理、判断、构思和决策等,从而取代或者延伸制造环境中人的部分脑力劳动。

  • 2021-11-09
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RTXOA办公协同平台解决方案

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  • 2021-11-08
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基于云管端的“智慧水务”云平台

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  • 2021-11-08
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成长型企业IT解决方案

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  • 2021-11-08
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定稿智慧供水整体解决方案

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  • 2021-11-08
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精无线视频监控解决方案

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  • 2021-11-08
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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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