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汽车空气动力学标准模型研究现状与分析

我国由于长期缺少大规模的汽车风洞,导致汽车空气动力学的开发与研究更多地依赖国外汽车风洞或 CFD。基于汽车模型的空气动力学研究更是五花八门,各自研究各自的,缺乏行业里认可的标准模型,不利于数据对标或解释。这无疑会影响我国汽车空气动力学的研究,影响汽车行业的沟通和交流,限制了我国汽车空气动力学研究和设计水平的提高,影响 2020 年乘用车百公里油耗 5 升以下的目标实现,甚至影响整个中国汽车工业的发展。

  • 2021-03-19
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亿欧智库2020全球汽车出行科技创新TOP50

随着市场全球化(Globalization of market),国外龙头进入中国,东方品牌全面出海,国际化人才汇集产业链各个环节产业数字化(Digitalization of industry)不止体现在生产环节,营销方式与供应链管理也在转型动力系统更加清洁,汽车属性更加智能,产品科技化(Technological products)趋势来临车企品牌形象与销售模式“变轻”,品牌轻型化(Lightened brands)并瞄准消费主力“Z时代”

  • 2021-03-18
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罗兰贝格中国商用车后市场白皮书

受运费竞争、运输效率提升等驱动,对集约的后市场服务、物流使能的市场增长潜力逐步释放,商用车服务赋能市场蕴含巨大机遇。 中国国内商用车后市场经过多年发展,逐步构建以车辆配套及运营增值服务为两大核心,主机厂、经销商、金融机构及创新型企业等多方参与的商用车后市场生态圈。

  • 2021-03-18
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解读工业互联网平台经济

平台经济是一种新型产业组织形式,是以数字技术、数据驱动、平台支撑为基础,以业务流程变更、产业链整合、多业务组合为手段,以提高效率、降低成本为目标的新业态。平台经济既是一种产业融合,也是对原有产业的价值链重构,它基于现实和虚拟空间将利益相关方连接在一起,形成一个新的经济生态系统,借助平台经济活动实现信息的集聚和交易的集中,使利益相关方通过平台获益。平台经济促进了生产要素整合、提高了资源配置效率、加速了商业模式创新。

  • 2021-02-25
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辨析BI、数据仓库、数据湖和数据中台内涵及差异点

数据仓库平台逐步从 I BI 报表为主到分析为主、到预测为主、再到操作智能为目标。数据湖(Data Lake)是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库,其中的数据可供存取、处理、分析及传输。数据湖是以其自然格式存储的数据的系统或存储库,通常是对象blob或文件。数据中台是指数据采集交换、共享融合、组织处理、建模分析、管理治理和服务应用于一体的综合性数据能力平台。是以Hadoop、Spark等分布式技术和组件为核心的“计算amp;存储混搭”的数据处理架构,能够支持批量和实时的数据加载以及灵活的业务需求。二是数据的预处理流程正在从传统的ETL结构向ELT转变。

  • 2021-02-23
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水平井无干预量子生产测井技术

  • 2021-02-17
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基于IIOT的工业物联与数据采集及应用集成研究

对制造企业而言,生产过程中全面信息感知,实时、准确的生产数据采集、分析、集成应用是数字化工厂得以成功的重要基础。Ablaze?工业物联网平台充分考虑其设备的互联的兼容性和通用性,真正实现设备皆可互联、数据皆可采集的思想。在数据采集方面,充分考虑到采集数据的完整性、实时性原则、多种采集技术综合应用、人机结合原则、易于集成应用原则,运用多种数据采集方式,并利用计算机、数据网络语通信设备、各种技术标准和实时历史数据库软件的有机组合来实现数据的集成应用,并利用强大的数据处理引擎,实现生产数据持续采集、储备、分析、挖掘为企业快速数字化转型以及智能工厂的远景科学规划提供数据支撑

  • 2021-02-14
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石化供应链数字基础设施解决方案

助力石化企业物流业务在线化、数字化,助力企业供应链管理降本增效,提升企业供应链管理的安全性。 改变传统供应链金融“看人不看货”的风控模式,通过提供“区块链数字仓单”相关产品和服务,以可信技术赋能可信仓库,由可信仓库开立可信仓单,助力石化中小企业化解融资难、融资贵等痛点,助力金融机构提升贷前、贷后风控管理,助力仓储企业拓宽收入。

  • 2022-03-25
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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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