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安全生产大数据云治理平台技术方案

安监大数据智能管控平台对各省、市历年事故数据以及后续新增事故数据,利用大数据技术从事故类型、事故行业、事故区域、事故级别、季节、时间、天气、隐患、执法、企业基础信息多维度进行分析,为领导提供大数据智能分析预测、预警结果,将结果推送给相关部门、企业,从而做到事先预防、预警决策作用,有效防范并遏制事故发生并减少经济损失提供保障和服务。

  • 2020-10-10
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加强中台体系建设__推动信贷结构_省略_于当前工商银行信贷工作的几点思考_李晓鹏

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  • 2021-12-27
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_基于业务中台的全渠道运营支撑平台架构设计研究

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  • 2021-12-27
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_“中台”飓风来袭

_“中台”飓风来袭

  • 2021-12-27
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农业信息处理技术研究与应用进展

农业信息处理技术研究与应用进展农业信息处理技术

  • 2021-12-06
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基于网络分层策略的智慧农业灌溉系统布局-1

基于网络分层策略的智慧农业灌溉系统布局网络分层策略

  • 2021-12-06
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九大数据分析方法:矩阵分析法

矩阵分析法的最大优势,在于直观易懂。可以很容易从两个指标的交叉对比中发现问题。特别是当这两个指标是投入/成本指标的时候,成本高+收入低,成本低+收入与高两个类别,能直接为业务指示出改进方向,因此极大避免了“不知道如何评价好坏”的问题。

  • 2021-09-24
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关于元数据,全网最通俗易懂的文章

通常一款元数据管理工具应具备元模型设计、元数据采集、元数据分析、数据地图展现等核心功能,我们试着改编小蝌蚪找妈妈这个故事,在改编的过程中理解这几个核心功能,前提是我们假设所有动物共同构成了一个庞大的数据体系,小蝌蚪们Mother的具体数据已经存在于此体系之中(鲤鱼系统、鳄鱼系统、乌龟系统)。

  • 2021-09-17
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竞争对手分析

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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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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2026年中国媒介展望:从掌控到赋能

2025年,持续的地缘政治紧张局势和贸易不确定性,取代了对“统一全球市场”的信念。全球品牌不再被动观望,而是转向更深层次的“在中国”融合:采用本土科技平台、加大研发投入,并推进逆向创新。 中国品牌为应对国内过度竞争以及对本土消费的过度依赖,加速出海扩张。 面向全球的品牌传播必须针对中国的竞争环境进行精细化调整;本地化不再是可选项,而是必选项。

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安全应急装备产业发展研究报告(2025年)

安全应急装备是防范化解重大风险、提升突发事件应对能力的物质基础与技术保障,其发展水平直接关系到国家公共安全保障能力和产业链现代化水平。习近平总书记指出,“要巩固壮大实体经济根基,把集成电路、网络安全、生物医药、电力装备、安全应急装备等战略性新兴产业发展作为重中之重,着力打造世界级先进制造业集群。”当前,全球风险挑战日趋复杂严峻,气候变化引发的极端天气事件频发,城市运行系统日益复杂化,对现代化安全应急体系建设提出了新的挑战,也对安全应急装备产业提出更高要求。同时,新一代数字信息技术融合应用不断深化,以及全社会日益增长的安全保障需求,也为安全应急装备产业发展带来重要机遇。

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锚定真实的人——2026人群白皮书

当消费市场迎来“人口结构重塑”与“需求多元裂变”的双重变局,消费者正以更立体的姿态重新定义市场规则,这既是当下的行业底色,更是品牌增长道路上必须直面的核心命题。

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全球业务高速增长DNA分析报告

核心研究发现 1.增长愈发难以实现:尽管许多企业仍在增长,但高增长企业(即员工规模等级提升一级)的比例已从疫情前的7.4%降至疫情后的4.3%,这表明市场环境日益严峻。1 2.AI技能是增长加速器:高增长企业的A技能发展水平比其他企业高出45%。

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