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基于管理画像的数字化转型方法初探

古代战场统帅领兵,运筹帷幄之中而决胜千里之外,靠的是知己知彼和对瞬息万变战场态势的把握,以及根据信息及时正确的决策。现代商场如战场,随着企业流程标准化、自动化、信息化的发展,特别是敏捷和精益等管理思想和方法的不断完善,极大提升了企业的管理能力和手段。随着企业数字化转型时代的来临,现代企业管理面临更大的挑战,如何根据企业流程作业和管理数据,利用企业最大范围内能获得的资源,通过及时、有效地智能辅助决策、监控管理过程并达成企业的战略目标。 本文从解决上述企业所面临的挑战和问题触发,提出一套系统的企业数字化转型实施方法,从战略到战术、从执行到绩效、最大资源、智能决策、过程控制,解决企业数字化转型中遇到的问题。

  • 2021-06-04
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供应链数字化转型的方法与挑战

从供应商的供应商到客户的客户,之间所有的产品以及服务的流转都属于供应链的范畴。供应链转型,不能仅仅考虑某一点,应该是全盘化的考虑。在项目实践中,我们更多关注于供应链需求计划的产生、做供应商的寻源、采购执行、库存管理。

  • 2021-06-04
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TMT行业下半年投资机会展望

从中外竞争的角度看,未来几年是中美科技竞争的关键,其中主要就是对5G话语权等的争夺。目前,国内处于5G、云计算、人工智能等多重科技周期的起点。比如,5G带来的万物上云,也绝非一句空话,它在一定程度上重塑了终端。

  • 2021-06-03
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选矿过程中自动控制技术

自动化的发展对选矿过程有着非常重要的作用,可降低选矿过程中人工成本、简化操作过程、提高劳动生产率、降低能耗、稳定产品质量等。据统计,选矿厂采用自动控制技术后一般可使设备的生产能力提高10%~15%,劳动生产率提高25%~50%,生产成本降低3%~5%,能源消耗减少5%~40%,同时能显著提高选矿回收率等生产指标。因此,选矿自动化设备一经投入到生产实践中,就已成为现代选矿必不可少的因素之一。 选矿自动化是在选矿生产中,采用仪表、自动装置、电子计算机等技术和设备,对选矿生产设备状态和选矿生产流程状况实行监测、模拟、控制,并对生产进行管理的技术。选矿过程自动化主要包括:破碎、磨矿分级、选别(包括浮选、磁选、重选、电选等)、脱水过滤及浓缩、尾矿输送等生产过程的自动控制。

  • 2021-06-01
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武汉人工智能计算中心:算力集群赋能产业集群

2020年10月,武汉人工智能计算中心启动建设,计算中心将为提升武汉人工智能技术层实力、孵化并推进人工智能应用层落地提供有效保障,为武汉及周边地区提供基础软硬件平台,为构建技术层、应用层提供基础。未来,围绕武汉人工智能计算中心,将重点打造公共算力服务、创新孵化、产业聚集发展、科研创新和人才培养四大平台,开展生态体系建设,培育人工智能产业生态,通过打造人工智能应用示范项目,扶持带动千行百业智能化升级。

  • 2021-06-01
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南瑞电力现货市场运营技术整体解决方案

电力现货市场是价格发现和资源优化配置的重要环节。随着“中发9号文”及其配套文件发布,电力现货市场建设已成为电力市场化改革核心内容。电力现货市场建设与运营对我们现有电网调度运行模式带来了巨大挑战,如何解决从现有计划调度模式向现货市场调度模式平稳过渡、电网安全运行与市场经济运营协调统一及现货市场下可再生能源消纳是现货市场建设必须解决的问题。国内已经建立了相对成熟的中长期电力市场及其支撑系统,但在电力现货市场方面,相关理论基础、技术体系及支撑平台等方面尚未形成完整解决方案,南瑞电力现货市场运营技术整体解决方案主要为电力现货市场运营及监管提供全过程、全业务技术支撑。

  • 2021-05-31
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华为&智园智慧教室解决方案全景

华为&智园智慧教室联合解决方案:以因度打造国内领先的高校智慧教室整体解决方案,主要提供物联网教室、物联网中控、校园物联网、拼接课桌椅、研讨桌椅、智慧互动课堂、未来课堂等服务。其方案可分为,研讨型智慧教室、拼接型智慧教室和常态化智慧教室。物联网教室就是类似于智能家居,智能环境,一键管控。

  • 2021-05-31
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5G两大创新技术方案以及四大技术场景

当前,加快推进5G商业化落地已然成为目前国内的核心任务之一,从运营商到ICT企业再到诸多行业领域,大家关于5G的网络基础建设、创新商业应用等话题探讨正变得越来越高频且具有可参考性。 在近日于深圳召开的某“5G+”主题论坛中,深圳市综合交通运行指挥中心总工程师、中国智慧城市专家委员会专家关志超博士在其主题演进中就对当下5G时代的核心网建设以及5G将给行业领域带来的影响做了些许分享,让大家感受到5G时代的到来正越来越近。

  • 2021-05-31
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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