制造业转型升级下公司的良性循环发展道路： 生产高附加值的产品→获得足够的利润率→给予物流和供应链必要的投入→获得来自供应链上伙伴的高水平服务→持续提高产品竞争力
XX年公司完成企业架构（EA）基线版并发布，架构成果包括业务架构、应用架构、数据架构以及技术架构。XX年公司完成企业架构（EA）基线版并发布，架构成果包括业务架构、应用架构、数据架构以及技术架构。
农业电信增值服务与农村信息化建设要充分考虑新的信息技术、移动通信技术带来的革命，尤其是三网融合、移动互联网、下一代互联网、物联网、云计算、移动支付等新型产品与业务对我们的影响。
多工厂多地点运营环境下必然催生出集中销售的模式。基于K/3 Cloud灵活的多组织应用架构，集团总部可简约地定义与各工厂的委托关系、供应关系和结算关系。提供种多组织间的供应链业务协同模式
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大数据（big data），IT行业术语，是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。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
威胁情报这个概念这两年持续升温，越来越多的业内公司根据自身的业务以及产品形态开始对这个概念给予不同角度的解读。无论国内国外，各个老牌新兴厂家都开始搭威胁情报这班车，宣传和强调自家产品与威胁情报千丝万缕的基因联系和产出情报的及时及准确度。 然而在实际运用中，作为用户，不难觉察目前这个领域虽然吵得很火热，但实际应用落地不多，不少用户对威胁情报到底是什么，应该是什么样子，是否真的有实际案例，是否有效果等不是很明确。 本次讲座中，我们将从技术视角讲述我们对威胁情报的理解，观察和思考。并带领大家感受威胁情报的实际案例。
数据管理指利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程。其目的书在于充分、有效的发挥数据的作用。
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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
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。
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。
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，
全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)
当前，人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口，人工智能正以前所未有的速度重塑世界，为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植，从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断，人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样，未来，随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合，以及海量数据与前沿知识的双重加持，人工智能将彻底突破单一技术工具的局限，蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽，融入千家万户的日常起居，成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
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