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详解数据资产的8大重要特征

原始数据加工成标签,即可认为是简单意义上的数据资产化过程。 数据不再是业务、信息系统的记录或存储,而是转化成带有商业价值的标签,标签是具有业务含义或对业务有指导意义的数据定义,可以说,完成了标签类目体系的组织和标签设计开发,才算是真正建立了数据资产的本体。 数据资产价值主要通过资产服务化生成相应的数据服务,帮助业务增值或企业降本增效来证明。

  • 2021-09-09
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中国2万多个制造类产业园的数智化升级之路

在上一轮全球化发展热潮中,以美、德、日为首的发达国家纷纷实施“去工业化”战略,将价值链中附加值较低的加工、组装等环节转移到低成本的发展中国家,在本国主要聚焦研发、关键零部件生产及品牌营销等高附加值环节,通过全球化分工和资源整合实现最大收益。但随着全球化带来的经济差距迅速缩小,同时发达国家的产业空心化,都使发达国家重新意识到制造业的重要性。 与这些发达国家相比,中国是世界上唯一拥有全产业链的国家,在联合国产业分类所列的41个工业大类、207个工业中类、666个工业小类中,只有中国拥有全部的工业门类。如果中国数量众多的制造型产业园区能够借助这一轮数智化发展之力,推动我国制造业实现升级,就将在世界上打造出一个智造强国。

  • 2021-09-08
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物流行业调查报告:7个关键词,看清公路货运发展趋势

中国物流与采购联合会公路货运分会于2021年上半年,通过“2020年度公路货运CEO问卷调查”开展问卷调查,共收集有效问卷303份,经分析发布《2020年度中国公路货运CEO调查报告》。下面,我们通过7个关键词,来解析2020-2021公路物流发展趋势。

  • 2021-09-06
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产业互联网:一场化有形为无形的新进化

产业正在发生一场全面且深刻的变化。这是一个不争的事实。同仅仅只是依赖平台的方式进行产业上下游的撮合和对接不同,正在进行的这样一场产业革命,更多地关注的是产业本身的生产要素、运行逻辑以及终极产品的深度变革。或许,这才是产业互联网的根本样子。

  • 2021-09-06
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数字化转型升级的推动思考

数字化打破产品和服务的边界,这是服务转型的一个最重要的原因。技术的本质是分层,而数字化会加速分层的概念,准确的说就是产品越来越通用化,服务通过软件可以实现更好的柔性化。产品的通用化与以数字为抓手的软件控制的服务化,这两个结合是企业未来转型的一个必由之路。

  • 2021-09-01
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「PACS+AI」如何更好地解决数字化医院建设难题?

以2011年IBM公司的机器人沃森“入职”Wellpoint为起点,到2016年国内业界公认的医疗AI元年至今,医疗AI已经走过数个年头。中间几度浮沉,被寄予厚望,也曾遭受质疑。 2020年以来,随着多达15款医疗AI产品陆续获批NMPA三类证,笼罩在医疗AI头顶的迷雾终于一点点散去,2021年也被称作医疗AI在中国的商业化元年。 医疗AI从前景迷茫到商业化道路日渐清晰,广州市妇女儿童医疗中心信息中心主任曹晓均是见证者和亲历者之一。

  • 2021-08-31
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浅谈在探索数分之路上“数据思维”应用

在随着大数据和5G在各个行业领域应用的不断深入,数据作为基础性战略资源的地位日益凸显,精准的数据能够为公司或者业务人员来指导决策,驱动业务发展,提升企业管理水平、效率、 可持续发展等。然而当我们在看到业务线上产生的各类庞杂数据时,很多人却无从下手,甚至连数据代表什么都不清楚,别说分析数据了。

  • 2021-08-30
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从物流产业底层发展逻辑看AI的战略价值

作为懂行的 AI 公司,旷视科技联合行业权威媒体、AI 物流产业联盟,共同举办“AI+物流灯塔直播间”,第一期直播请到了普洛斯战略顾问、隐山资本合伙人董中浪。他基于自身对物流及科技领域36年的产业观察和实践,分享了对于物流产业的底层逻辑和未来趋势的深刻洞察,阐明了人工智能(AI)、物联网(IoT)等新技术对物流产业发展的重要意义。

  • 2021-08-30
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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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