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我国电信运营商数据跨行业应用的现状与思考

在大数据概念刚刚兴起的几年中,电信运营商的大数据应用探索由于数据存储、应用平台的分散、缺乏统一规划及相关数据类人才等原因,还明显落后于互联网企业,仅有的应用也主要集中在内部传统业务发展、提高运营效益上。但随着国家对运营商提速降费的不断要求,手机渗透率趋近饱和,传统通信业务利润空间被不断压缩,而电信运营商通过3-4年的积累,数据质量、数据治理、数据标准等内部的能力建设已经趋于成熟,因此,通过数据服务提升收入对外变现的需求越来越强烈,也越来越迫切。

  • 2022-02-19
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浅谈电信运营商的大数据应用探索

如《大数据时代》作者迈尔-舍恩伯格所说,“大数据开启了一次重大的时代转型。……大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式,成为新发明和新服务的源泉,而更多的改变正在蓄势待发。”随着互联网时代的到来,以及数据存储能力的提升和分布式计算技术的发展,人们发现了海量数据的潜在价值,不断在大数据领域做出探索,试图从中挖掘金矿。而在媒体与投资的热烈追逐下,挖掘大数据价值的浪潮也不可避免的泥沙俱下,“炒概念”的现象成为常态,以至于人们现在谈到“大数据”一词,已经带有一丝负面的含义。

  • 2022-02-19
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MES汽车行业——三一电汽

建立快速反应、透明的、精细化的制造环境,实现企业内全面智慧信息管理; 建立可靠的制造执行层面的管理系统,达到“提生产能力、降成本、保交期、稳品质、促服务、提升制程效率”的目的

  • 2022-01-06
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MES精益制造管理系统-装配行业

多数先进的大中型企业通过“降低管理成本、提升运营效率,规范业务流程”,实施CRM、CCS、ERP、OA、PLM等的一体化信息系统,先进制造业已经初步实现了对销售业务的市场、研发、订单、财务、服务等有效支持。

  • 2022-01-06
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ERP与MES集成方案

制造执行系统(MES,anufacturing Execution System)是处于计划层和控制层之间的执行层,主要负责生产管理和调度执行。它通过控制包括物料、设备、人员、流程指令和设施在内的所有工厂资源来提高制造竞争力,提供了一种系统地在统一平台上集成诸如质量控制、文档管理、生产调度等功能的方式。MES首先在半导体和电子制造领域取得了成功应用。

  • 2022-01-06
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MES技术实现及应用—华中科技大

基于组件的MES开发过程及各个阶段的活动如右图所示,主要可以分为 四大步骤: nMES需求分析与系统设计,MES业务组件提取及 适配 ,MES业务组件装配,MES软件测试

  • 2022-01-06
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MES标准时间应用系统信息功能介绍

由后台维护工站与工段的关系表,能在建立标准工时文件时,根据所选择线体,直接导入线体工站,能实现快速维护工站信息的效果

  • 2022-01-06
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MESCAPP集成下生产过程动态追踪管理体系研究

MES/CAPP集成下生产过程动态追踪管理体系研究,MES/CAPP集成下生产过程动态追踪管理体系研究,MES/CAPP集成下生产过程动态追踪管理体系研究

  • 2022-01-06
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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

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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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程,编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态,积极听取产业界的意见与建议,不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容,适时修订并发布报告的新版本,以更好地推动算力互联网发展。

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数据智能服务产业发展研究报告

为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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