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广东省“数字政府”建设总体规划 (2018-2020年)实施方案

为贯彻落实我省“数字政府”建设总体规划,加快推动“数字政府”改革建设,制定本实施方案。 一、建立全省一盘棋工作机制 在省“数字政府”改革建设工作领导小组统筹领导下,省政务服务数据管理局负责提出“数字政府”建设总体框架和要求,各地各部门承担“数字政府”建设主体责任,加强组织协调,建立统一领导、上下贯通、协同推进、执行有力的全省一盘棋工作机制,推动“数字政府”各项改革建设任务落实。

  • 2021-03-19
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一文看懂通信新基建

2018年12月,中央经济工作会议首次提出“新基建”,即新型基础设施建设。会议强调,“要加大制造业技术改造和设备更新,加快5G商用步伐,加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设,加大城际交通、物流、市政基础设施等投资力度,补齐农村基础设施和公共服务设施建设短板,加强自然灾害防治能力建设”。

  • 2021-03-19
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智能制造能力成熟度白皮书1.0

当前智能制造正在引领制造方式变革和制造业产业升级,并成为全球新一轮制造业竞争的制高点。为了有序推进我国智能制造的快速发展,2015年工业和信息化部装备工业司启动智能制造标准化专项,将标准化作为推动智能制造发展的重要内容之一,其目的是通过标准化来凝聚行业共识,引领企业向标准靠拢,避免方向走偏,降低融合发展的风险。

  • 2021-03-19
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永泰商业地产信息化建设规划

信息化是指培养、发展以计算机为主的智能化工具为代表的新生产力,并使之造福于社会的历史过程。与智能化工具相适应的生产力,称为信息化生产力。 [1-2] 信息化以现代通信、网络、数据库技术为基础,对所研究对象各要素汇总至数据库,供特定人群生活、工作、学习、辅助决策等和人类息息相关的各种行为相结合的一种技术,使用该技术后,可以极大的提高各种行为的效率,并且 降低成本,为推动人类社会进步提供极大的技术支持。

  • 2021-03-19
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荣联工业互联网平台解决方案

作为 “新基建”的重要方向之一,工业互联网既为经济创新发展注入新动能,也为促进产业融合提供了新机遇。工业互联网可联通企业全要素、全价值链,实现自动化、无人化、线上协同管理,企业带来巨大价值。时值“十四五”规划开局之年,工信部印发《工业互联网创新发展行动计划(2021—2023年)》,再次提出推动工业互联网新型基础设施建设。

  • 2021-03-19
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制造业数字化转型解决方案及应用

工业互联网平台是以智能技术为主要支撑,通过打通设计、生产、流通、消费与服务各环节,构建基于云平台的海量数据采集、汇聚、分析服务体系,支撑制造资源泛在连接、弹性供给和高效配置,为制造业转型升级提供新的使能工具,正成为全球新一轮产业变革的重要方向。

  • 2021-03-19
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工业互联网安全解决方案

飞腾携手中新赛克推出的工业互联网安全解决方案,面向钢铁、石化、电力、制造等行业和工业互联网云平台,针对其工控网络数据采集、安全监测等需求,提供高端数据采集设备——国产工业智能采集探针,以旁路方式部署在工控网络各层汇聚交换机侧,在不影响正常工业生产的前提下,实现对工业企业OT网络中的数据全量实时采集,支持设备运行状态数据采集、工业协议深度解析、多维度安全元数据提取、数据加密、格式化日志生成、单向安全传输等功能,具有工业级可靠性,具备高端口密度、高性能和灵活部署能力。

  • 2021-03-19
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服装制造及能源行业智能制造案例

红领在全球第一个实现服装大规模个性化定制的智能制造。创造了C2M+O2O的全新营销模式。

  • 2021-03-19
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亿欧智库:2023年中国储能产业发展研究报告

储能是指能量的存储,即通过一种介质和设备,把当前剩余的能量以其本身的形式,或者换成另一种能量形式存储起来,根据末来使用的需求,以特定能量形式释放出来的过程。广义上来看,储能包括储电、储热、储气/氢以及化石燃料。本报告核心讨论储电。 储能技术是通过特定的装置或物理介质将不同形式的能量通过不同方式存储起来,以便以后需要时再次利用的技术。按照存储介质分类,电能存储目前主流的划分方式包括机械储能、化学储能以及电磁储能。

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2026智能体管理学-从模型能力到组织操作系统报告

结论一:未来竞争力取决于管理密度不是谁先接入模型,而是谁先把模型变成制度化生产系统结论二:智能体管理的目标不是“全自动”而是“高可信的人机协同”。

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麦肯锡思考46种框架

46种麦肯锡经典思维框架,这些框架被分为以下几大类: 1. 逻辑思考类 金字塔原理:通过结构化思考和表达,让观点清晰有力。 MECE原则:确保分析的完整性和独立性,避免重复和遗漏。 逻辑树:将复杂问题分解为可管理的小问题,逐步找到解决方案。 归纳与演绎法:通过总结趋势或应用通用规则,快速得出结论。

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2026基于大模型的金融数据库智能运维场景建设研究报告

随着大数据时代的来临,超大规模数据库成为各行各业数据管理的核心。传统数据库运维方式在应对海量数据与复杂需求时,面临着人力不足、技术复杂、响应滞后等挑战。大模型技术凭借强大的语义理解与上下文关联能力,为超大规模数据库运维带来了新的机遇。

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