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用友办公解决方案

随着中国的信息化建设高度发展、经济迅速增长,国内企业尤其是中小企事业之间,物流、信息、技术、资金等差距日益缩小。在不断失去原有的竞争优势的同时,是否有新的竞争力量出现,这成为了国内企业的重大话题。然而,提升企业的内务管理水平,完善办公行政流程和业务运作流程,加强企业内部的沟通协同效率,实现企业内部信息资源共享的极大化,减少资源的消耗,提高机构服务水平等都成为提升新竞争力的重要手段和方法。然而,办公自动化系统在众多的方法和手段中扮演着最重要角色。

  • 2021-10-25
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新时代内网安全西湖论剑

新时代内网安全挑战 内网安全解决方案“平台产品现状 内瓦安全核心技术问题 ”收集不全“ - AiLPHA大数据全方位高保真收集 ”检测不准“ - 当前将测方法误报过多 ”检测不准“ - AiLPHA大数据改进模型 ”检测不准“ - AiLPHA大数据自适应学习 ”模型不灵“-AiLPHA大数据改进分析视角 ”模型不灵“-AiLPHA大数据资产智能模型 ”模型不灵“-AiLPHA大数据账号画像异常分析 ”模型不灵“-AiLPHA大数据时序基线异常分析 ”处置不解“-AiLPHA大数据资产网络分析 AiLPHA Lambda 大数据技术架构 内网安全核心技术问题 技术+人才

  • 2021-06-23
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阿里云混合云管理平台

根据业务实际需要,将不同的业务应用,或同一应用的前后台服务分别部署在专有云和公共云中,充分利用公共云和专 有云各自的优势。细分场景—数据备份:通常的场景是应用运行在公共云或专有云上, 时时把数据备份回专有云或公共云里, 以达到安全稳定的目的。

  • 2021-05-06
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大数据服务平台架构方案

大数据平台的整体架构可以由以下几个部分组成: 一、业务应用:其实指的是数据采集,你通过什么样的方式收集到数据。互联网收集数据相对简单,通过网页、App就可以收集到数据。

  • 2021-04-09
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三个典型的设备主数据建设案例

建立集团统一的设备主数据管控体系,从而治理和整合集团已有的设备数据资源,将设备主数据从系统局部应用提升到集团全局共享应用。提升集团公司数据架构的灵活性、提升数据资产的可复用性、减少因数据质量问题导致的高额维护和管理费用,实现集团设备主数据的全生命周期管理和数据集成共享。建立以基层厂矿生产系统设备资产树为基础结构的资产管理体系,实时反映各类设备当前状态;集成全集团设备台账及档案信息,准确反映设备全生命周期各阶段的信息。

  • 2021-04-05
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面向用户增长的信息流分发机制

本文的问题域 ? 内容信息流app用户增长问题 ? 内容信息流:图文信息流,短视频信息流、内容+电商信息流 旨在解决的问题 ? 基于推荐算法视角的信息流产品用户增长问题 ? 留存问题 ? 幸存者偏差 本文受众 ? 信息流产品的 ? 推荐算法专家 ? 数据科学家 ? 产品专家

  • 2021-03-26
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张茂森 - 滴滴敏捷数据中台实践

统一的元数据检索能力,支持Hive、报表等多种数据实体的统一搜索 ? 基于数据价值或热度的综合排序 ? 业务驱动的数据图谱 ? 众包协作的知识沉淀

  • 2021-12-31
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数字客房解决方案

“智慧e房”云技术酒店多媒体系统是快乐视界为满足高星级酒店信息化需求自主研发的数字客房多媒体系统,系统依据领先的电视显示技术、流媒体呈现技术和网络通讯技术,实现电视和网络多媒体的完美结合,向酒店客人提供丰富的旅游资讯、精彩的娱乐内容、电脑网络服务和细致周到的客房服务。让酒店客人在繁忙的旅途中充分享受现代科技带给人们的美好体验。

  • 2021-10-25
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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过去十年,中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力,在国内细分市场中迅 速崛起,创造了一个又一个“爆款神话”。

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中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商,历经十余年深耕发展,已构建起成熟的全系列多层次产品体系,精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新,中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式,既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求,也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。

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机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面,两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工,针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效,但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工,而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差,因为有时候深度学习虽然能有好的表现,但是我们并不知道他的原理是什么。

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2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点,AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力

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当今世界,低空经济正以前所未有的速度重塑产业格局与城市发展模式。作为融合通用航空、无人机应用、智能网联、先进制造等多领域的新质生产力代表,低空经济不仅承载着缓解城市交通压力、提升公共服务效能、培育经济增长新动能的使命,更成为衡量国家和地区科技创新与产业竞争力的关键指标。中国低空经济市场规模有望在2032年达到2.5万亿规模,其广阔前景吸引全球目光。然而,产业爆发式增长的背后,空域资源释放不足、基础设施系统性瓶颈、技术标准体系滞后、商业模式成熟度低、公众信任度待提升等核心挑战,正深刻制约着低空经济从“试点探索”迈向“全域协同”的规模化发展进程。

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