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浅谈在探索数分之路上“数据思维”应用

在随着大数据和5G在各个行业领域应用的不断深入,数据作为基础性战略资源的地位日益凸显,精准的数据能够为公司或者业务人员来指导决策,驱动业务发展,提升企业管理水平、效率、 可持续发展等。然而当我们在看到业务线上产生的各类庞杂数据时,很多人却无从下手,甚至连数据代表什么都不清楚,别说分析数据了。

  • 2021-08-30
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从物流产业底层发展逻辑看AI的战略价值

作为懂行的 AI 公司,旷视科技联合行业权威媒体、AI 物流产业联盟,共同举办“AI+物流灯塔直播间”,第一期直播请到了普洛斯战略顾问、隐山资本合伙人董中浪。他基于自身对物流及科技领域36年的产业观察和实践,分享了对于物流产业的底层逻辑和未来趋势的深刻洞察,阐明了人工智能(AI)、物联网(IoT)等新技术对物流产业发展的重要意义。

  • 2021-08-30
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智慧园林解决方案

风景园林从绿化1.0时代、园林2.0时代、生态3.0时代,跨入了智慧生态园林的4.0时代。智慧生态园林大数据为基础,利用云计算、物联网、移动应用、空间地理GIS等先进技术,引入智慧园林相关应用建设,将城市园林打造为信息共享、互联互通的现代平台。

  • 2021-08-30
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知行合一,智能制造服务之道

推进智能制造是我国制造业转型升级的必由之路。在我国的“十四五规划”中,强调要深入实施智能制造和绿色制造工程,发展服务型制造新模式,推动制造业高端化、智能化、绿色化,培育先进制造业集群,建设智能制造示范工厂,完善智能制造标准体系。 推进智能制造是一个复杂的系统工程,智能制造技术蓬勃发展,各个细分行业推进智能制造千差万别,个性化很强。因此,对于广大制造企业而言,推进智能制造需要知行合一,理论学习与实践探索相结合,构建自身团队与引入外脑相结合,走出去与请进来相结合,自主创新与发展生态合作伙伴相结合,充分借鉴行业最佳实践,形成持续改善的智能制造推进体系。推进智能制造,不仅需要制造企业自身的努力和各类解决方案供应商的协作,也需要一个服务的枢纽与平台,e-works就担当了这个重任。

  • 2021-08-30
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智能驾驶十年,理想商业模式为何「难产」

智能驾驶理想的商业模式是什么样子? 没有人知道确切的答案。 不过根据新智驾了解,从 L2(辅助驾驶)到 L4(自动驾驶)、从公开道路到封闭场景,目前行业内几乎没有已经盈利的商业模式。

  • 2021-08-30
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智慧酒店智能弱电系统解决方案

智慧酒店弱电系统建设的目标:通过弱电系统的建设来实现对高星级酒店的安全、设备、信息的合理、有效管理,降低酒店运营成本,为客人提供舒适的入住环境,提升客人入住体验,满足客人的各种需求提供一种高科技高效率的管理和服务手段。

  • 2021-08-27
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智能仓储管理(WMS)系统建设理念

2013年德国提出第四次工业革命,工业4.0的兴起,我国对制造业的发展也提出了中国制造2025的想法,对于中国制造企业来说在这场智能制造革命中,企业必须脚踏实地切合自身实际情况,遵守工业4.0的概念,运用现代技术及软件达到增加企业效率、降低成品的根本目的。 中国企业都在思考和部署如何实现一种高度自动化、高度信息化、高度网络化的生产模式,从而实现基于大数据的用户全息深层分析,本文目的在于交流如何建设适合自己企业的智能仓储。

  • 2021-08-26
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如何打造入厂物流的全程智能化管理

秋雨微凉,收货码头偶遇一位司机聊起“小程序”的厉害,经历惨败再出发的数字化入区物流平台算可以出锅了,直接可拿走的都不算核心竞争力。这篇关于“数字化入区物流平台”介绍的小文在复盘的同时,如果可以分享给电子制造业同事做参考也算另外一种喜悦。 没有刻意迎合公司战略、没有必要揣摩管理层意图,仅仅去找寻内心认知的重点“以客户为中心的改善服务体验和业务痛点” 谢谢团队成员张庆、章斌、系统负责张伟,张海生、顾志家等兄弟姐妹们为项目做出的默默无闻付出,星光不负有心人,未来可期。

  • 2021-08-26
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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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