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运筹优化—打造智能排产的工业大脑

悠桦林信息科技(上海)有限公司市场总监胡奇豪作题为《运筹优化,打造智能排产的工业大脑》的报告,分享了悠桦林APS,基于运筹学优化算法,全面考虑人、机、料等制约因素,支持全局优化的各层级计划,覆盖从主计划到订单协同计划再到生产排程的全过程优化,帮助企业提升各类计划相关绩效指标。

  • 2021-09-08
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3份PPT带你了解数字孪生理念、架构及实践

数字孪生,作为连接实体与数字空间的一种高保真、实时互动的可视化模型,随着工业互联网的发展,成为一种全新而有效的解决方案。工厂的设备,可以通过实时可视化的数字孪生,模拟机器在生产系统中的表现,通过虚实交互、数物融合和知识自动化,形成一线操作者和管理者的决策支撑系统,提供更加实时、高效、智能的服务。今天分享3个干货PPT带你了解数字孪生理念、架构及实践。

  • 2021-09-08
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智能制造发展过程三个阶段及特征

本文首先总结工业生产对控制技术的要求及工业自动化系统的特点; 然后根据智能制造系统在工业生产过程中的地位和所发挥的作用,着重讨论智能制造系统相关技术在不同时期、不同领域的技术特点和阶段,以生产系统的各个子系统间的数据流向为特征,区分智能制造发展过程的 3 个阶段; 最后以钢铁行业的案例来分析智能制造在生产中的地位,为企业实施智能制造提供参考。

  • 2021-09-08
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如何做好汽配供应链仓储解决方案?

仓配是汽配供应链的重要组成部分。如果没有与经营模式结合起来谈仓配解决方案,会像无源之水一样,漂浮无力,无的放矢。 汽后市场的仓配解决方案又具有本行业的特点,所以汽后市场的仓配解决方案既要结合经营模式,又要考量行业及配件本身的特性。

  • 2021-09-08
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IoT边缘如何实现海量IoT数据就地处理

边缘这个概念出现的时间并不长,许多人对其进行过概括,范围界定和阐述各有不同,甚至有些是重复和矛盾的,今天带大家一起学习一下IoT边缘究竟是何方神圣。一、IoT边缘的概念首先先来介绍一下边缘是什么?边缘计算是在网络边缘进行的数据处理,以减少延迟并降低对云计算和数据中心资源的需求。边缘是可以无处不在的,最常见一种,也是大家最能理解的是实际的工业业务现场,边缘计算发生在智能网关中,就在收集和处理数...

  • 2021-09-08
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人工智能-一般搜索算法原理

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科,其范围已远远超出了计算机科学的范畴,人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一个应用分支。从思维观点看,人工智能不仅限于逻辑思维,要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展,数学常被认为是多种学科的基础科学,数学也进入语言、思维领域,人工智能学科也必须借用数学工具,数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用,数学进入人工智能学科,它们将互相促进而更快地发展。

  • 2021-09-08
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人工智能与嵌入式

人工智能不可能没有嵌入式,人工智能的领域庞大涵盖学科众多,应用范围也很多。人工智能与嵌入式系统的关系,可用苏轼《题西林壁》的诗句来形容,即“横看成岭侧成峰,远近高低各不同。不识庐山真面目,只缘身在此山中”。长期以来,形形色色的人工智能就在我的周围,我们却视而不见。可以说嵌入式开启了人工智能的进程,人工智能的终极目的是实现人类智力的替代,人的智力有“思维”和“行为”两种方式,思维是大脑独立的思考,行为是个体与客观世界的交互。

  • 2021-09-08
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人工智能讲义-专家系统

专家系统,通俗的讲,就是让计算机具有人类专家的知识、经验和技能,能够像人类专家一样解决实际问题。专家系统实质上是一段计算机程序,它能够以人类专家的水平完成某一专业领域的任务。通过计算机,模拟人类专家如何运用他们的知识和经验解决面临问题的方法、技巧和步骤。

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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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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示,由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施,到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍,达到2.6万亿美元。2024年,香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%,增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前,我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中,随着近期招聘企稳,瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升,而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲,尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权:通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争,已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额,但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时,等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点,经济体必须重新思考其对AI主权的策略,并确定如何明智地投资。

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通过层层系统建设和互联,用技术互联助力管理习惯的生成,实现企业经营决策层在一个计划体系内形成闭环管理,为未来业务的快速增长做好准备

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