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能源制造业行业大数据解决方案(45页 )

基于容器技术,搭建一套原生云平台,提供基础的云基础功能服务;基于微服务框架和DevOps技术理念,设计共享服务中心,实现敏捷的需求管控和开发,形成工单、考评、资产、施工等共享服务中心,支撑起快速复电、基建、安监等各类业务应用,实现电网的应用生态化。

  • 2023-10-08
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2023零售连锁品牌数字化运营研究及策略报告

2022年我国社会消费品零售总额达约44.0万亿元,下降0.2%;受到疫情影响,居民的消费意愿下降,对消费市场造成了暂时的波动。从2023年上半年的麦现来看零售总额整体增长82%。其中,城镇消费品零售额19.8万亿元,比增长81%;乡村消费品零售额3万亿元,增长.4%,居民消费能力和消费信心获得重振。

  • 2023-10-08
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虚拟电厂在新型电力系统中的应用与思考-45页

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  • 2023-09-13
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ABB零碳智慧园区标准解决方案

ABB零碳智慧园区标准解决方案,ABB零碳智慧园区标准解决方案,ABB零碳智慧园区标准解决方案,ABB零碳智慧园区标准解决方案

  • 2023-08-25
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基于5G的仓储信息化解决方案(46页 PPT)

4G TD-LTE 是我国移动互联网繁荣的核心基础, 5G 与各行各业深度融合,带来“万物互联”新机遇

  • 2023-08-25
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埃森哲:价值释放:互操作性推动企业加速增长

在一个不可预测的世界里,迅速适应新环境、采用新技术并在其他方面保持灵活的能力,能够让公司蓬勃发展。通过对这些技术、人员和流程的整合,公司可以在风险中提高韧性并加速增长。

  • 2023-08-02
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中国信通院:智能网联汽车应用服务市场研究报告

智能网联汽车借助新一代信息和通信技术,能够实现车内、车与车、车与路、车与人、车与服务平台的全方位网络连接,提升汽车智能化水平和自动驾驶能力,提高交通效率,改善驾乘感受,提供智能、 舒适、安全、节能、高效的综合服务。

  • 2023-07-05
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工业互联网体系架构和建设方案(智慧工厂)

基于开放、全球化的网络,将设备、人和数据分析(工业互联网三要素)连接起来,用过对大数据 的利用与分析,升级航空、医疗装备等工业领域的智能化,降低能耗,提升效率。

  • 2023-06-21
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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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低空基础设施发展研究报告(2025)

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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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线

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2025中国人工智能学会系列白皮书?教育研究中的AI4S(284页)

基于大语言模型的教育思想实验,其核心学术价值在于构建了一个“计算性社会实验室”:它能够尝试将杜威式的民主教育设想,置于当代复杂的数字社会结构与信息茧房的约束下进行模拟;它也可以探索弗莱雷的解放教育理论,将其转化为可计算的社会动力学模型,观察“对话”与“压迫”在不同权力结构下的演化轨迹与临界点。这种方法系统性地连接宏大理论与经验现实,通过生成可观测、可证伪的理论假设,使得教育研究得以在实施成本高昂、伦理风险巨大的真实世界干预之前,进行高效、低风险的场景分析与风险模拟。

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2025中国人工智能学会系列白皮书?棋盘上的人工智能(219页)

计算机博弈是人工智能领域的重要应用,它以高对抗性的棋牌类游戏项目为研究对象,具有怡神益智、评判客观、挑战无穷的特点。近年来,随着人工智能、大模型等技术的飞速发展,计算机博弈模型能够自主学习复杂的策略和技能、处理更加复杂的博弈任务,成为衡量AI智能水平的重要领域之一。从棋类博弈到电子游戏,机器博弈不仅是技术进步的展示窗口,更是人类智慧与机器智能交互融合的舞台。未来,计算机博弈领域将继续快速发展,技术的融合和创新将推动该领域达到新的高度。

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