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分析型数据库标准发展与行业观察

口分布 式分析型数据库国内相关产品已经达到30余款 口数据库公司、IT服务公司、云公司、大数据公司均推出相关产品 口研发模式囊括基于开源二次开发、商业收购、自研等形式的产品 口各 产品性能的新闻稿都是“客观存在的某种第一

  • 2021-06-29
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通信行业工业互联网专题一:乘5G+云网融合东风,工业互联网应势而上

工业互联网规模高速扩张,5G+云网融合共促万物互联,新3C 时代开启:2018 年我国工业互联网行业市场规模达5313.04 亿元,同增13.71%,工业互联网将成为国民经济中增长最为活跃的领域之一, 2019 年工业互联网产业经济总体规模占数字经济的5.9%,对数字经济增长的贡献为15.6%。5G 与云网融合共生共长、互补互促,5G 将推动传统的3C(计算机、通信、消费电子)向新3C,即连接(Connection)、控制(Control)和融合(Convergence)转变。

  • 2021-06-23
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数字化转型知识方法系列之五:数字化转型战略

数字化转型知识方法系列之五:数字化转型战略一、数字化转型是信息时代企业级核心战略 新一轮科技革命和产业变革迅猛发展,企业发展环境日益复杂多变,机遇挑战并存。全球经济从增量发展转向存量竞争,资源环境刚性约束日益增强,企业仍面临多重不确定,我国产业发展亟需开辟价值创造新空间、由价值链低端向中高端跃升。深入推进信息技术和实体经济深度融合,推动产业组织逻辑和体系变革,全面提升企业可持续发展能力,以数字化转型化解不确定性,是当前战略转型核心。

  • 2021-02-18
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光存储技术的现状及发展趋势

信息资料迅速增长是当今社会的一大特点。有人统计,科技文献数量大约每 7 年增加1 倍,而一般的情报资料则以每 2年~3 年翻一番的速度增加。大量资料的存储、分析、检索和传播,迫切需要高密度、大容量的存储介质和管理系统。磁存储和光存储作为当今数据存储的两种常用方式,具有各自的特点。磁存储应用较早,适合与计算机联用,信息存取方便、可靠,技术相对成熟,得到了广泛的应用;光存储的发展及应用则是随着激光技术的发明,步入了高密度光学数据存储的新阶段,指明了未来数据存储的新方向.。

  • 2024-03-27
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世界制造业全球化的现状与趋势

进入 21 世纪,全球经济一体化的趋势进一步加强,中国加入 WTO 也终将实现。制造业在我国经济领域中具有十分重要的地位,研究与把握世界制造业全球化的现状与趋势很有现实意义。本文探讨了制造业全球化的现状与趋势,并提出了我国制造业参与全球竞争的若干建议与对策。

  • 2024-03-12
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赛迪2020年制造业创新中心白皮书

2 0 1 2 年, 美国政府为了支持“再工业化”,提出了总投资额 10 亿美元的“全国制造业创新网络计划(National Network for Manufacturing Innovation,NNMI)”。未来10年,美国制造业创新网络将涵盖超过45家国家级研究机构。目前,美国已创设了7所国家级的制造业研究中心(包括下文提及的数字化制造与设计创新研究机构)。这些研究中心都有一些共同特点,即采用政府与社会合作模式,通过开放式创新平台,将产业、学界和政府的创新资源连接在一起,推动制造技术创新并加速其商业化过程。除美国外,德国也提出了类似的“工业4.0平台计划(Plattform Industrie 4.0)”以加速实现工业4.0。

  • 2021-06-23
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中国工业互联网投融资报告(2019年)

自2018年起,中国多次在国家重要会议中强调“新基建”建设,提出以新发展理念为引领,以技术创新为驱动,以数据为核心,以信息网络为基础,面向高质量发展需求,提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系。 工业互联网作为 信息基础设施建设方向,为工业制造业提供数字化、网络化根基。

  • 2021-06-23
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2021年汽车整车行业展望

2020年是汽车行业冰与火两重天的一年,疫情冲击下,乘用车市场惨淡,而新能源汽车与商用车则风景独好。展望2021年,市场总体预期仍较为乐观,但是过去那个高增长的时代已经一去不复返,低增长是未来的常态。蛋糕或许还是那个蛋糕,难以再扩大多少,而分配方式的变化则是必然,随着配套设施逐步完备、技术持续发展、环保要求日益严格,新能源汽车销量保持高增长是大势所趋,传统乘用车将承压。另外,乘用车领域合资品牌仍占主导,囿于合资品牌推出低端车型、二手车市场挤占低端需求等原因,自主品牌恐怕难以突破当前市占率的瓶颈。

  • 2021-06-03
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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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