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在科技企业之外,为何人工智能应用如此之难?

对于多数有兴趣使用人工智能(AI)的企业来说,不存在可以效法的明确模式。亚马逊和谷歌等大型互联网企业使用的构建AI的方法实在无法转化——多数企业都没有可以用来培育模式的大量数据。 因此,制造业、农业和医疗卫生等行业需要采取不同的方法:使用数据而不是代码进行编程。这些行业的企业拥有的数据集通常相对较小,定制系统成本高昂,而且会被试点与生产之间长久的时间间隔吓退。

  • 2021-09-13
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华为:企业数字化转型如何做好数据治理?

数据治理,这个词是近年来的大热门。企业都知道数据治理很重要,它是数字化转型的基础。数据找不到、看不懂、不准确、不及时,都会成为企业数字化转型路上的重大阻碍。数据治理,就是用统一的数据管理规则,确保数据质量,让企业的数据清洁、完整、一致。可是,到底怎么才能做到这些呢?各部门之间数据语言不通,形成“数据孤岛”,怎么才能打通它们?有了足够多的数据,又该如何“治理”?怎么把控数据的质量?怎么让数据能被用起来?这些问题困扰着很多企业,华为之前也都遇到过。下面我们一起来看看,华为公司面对那些数据治理难题时具体是怎么做的。

  • 2021-09-13
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电站风机故障智能预警技术的应用研究

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  • 2021-09-13
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基于移动Agent的供应链订单跟踪系统研究

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  • 2021-09-13
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基于物联网井下跟踪定位系统

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  • 2021-09-13
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基于物联网的智能工厂供应链共享平台设计

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  • 2021-09-13
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基于ASP.NET和移动andriod平台的物联网系统

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  • 2021-09-13
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智能工厂的腐蚀数据管理和分析

设备、管道的腐蚀和侵蚀完整性管理是大多数流程工厂设定数字化转型路线图时的首选目标,因为由于腐蚀导致的密封损失、环境污染、火灾和爆炸会引发巨大的安全风险。如今,大多数工业企业的腐蚀管理都是人工操作。在新冠疫情期间,现场工作人员减少、社交距离以及防疫要求等原因,人工检查面临艰巨的挑战。

  • 2021-09-13
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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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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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