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港口设施数字运维一体化解决方案

全球货物吞吐量前10大港口中,中国已占8席;港口码头是“一带一路”战略的重要一环,积极打造“智慧港口”。通过数字化手段提升港口生产效率,降低人员劳动强度。

  • 2021-05-06
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上海地铁运营隧道的智慧监控与运维

上海地铁一号线于1958年开始进行 地铁试验,1990年获批开始建设,南段 于1993年开通,一期工程于1995年4月 通车。 截止2019年,已开通运营线路16条 (含磁浮),形成705公里网络规模(磁 浮29公里),车站415座,换乘车站57 座,已形成网络化运营,网络规模位居世 界第一。

  • 2021-05-06
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朗通科技赵海建:水泥行业工业互联网平台

水泥行业经过过去十年的发展和调整,基本实现了集团化。集团管控当前面临的主要问题是数字的分散化和碎片化,建设工业互联网是新时期加强集团管控的必经之路。

  • 2021-05-06
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工业大数据安全风险与技术应对

工业大数据伴随工业互联网的应用拓展呈几何级数增加。同时,海量工业数据的采集和传送已突破时空限制,向企业数据中心汇集。这期间工业大数据的采集与应用,隐藏着巨大的安全风险,随时可能对工业生产造成灾难性影响。如何应对安全风险,在政策加持的同时,必须靠技术解决。

  • 2021-05-06
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紫光旗下新华三集团:企业数字化转型案例集

紫光旗下新华三集团深耕企业信息化领域33年,始终致力成为帮助客户实现业务创新、数字化转型最可信赖的合作伙伴。新华三不仅拥有云计算、大数据、大互联、大安全、边缘计算、人工智能、区块链在内的全方位数字化平台解决方案,还具备服务全球百行百业客户的洞察能力,以及全面的产业生态构筑能力,可以为企业客户提供从咨询、设计、实施、交付,到运维、培训等端到端的一站式数字化解决方案。

  • 2021-05-06
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联想:以创新的解决方案助力企业数字化转型

在过去几十年,联想一直以国内较有影响力的PC品牌形象出现在大众视野。但事实上,联想在业务转型的路上早已先发一步。“联想很早就不是一家仅仅做PC的公司,经历过业务转型,联想如今更像是一家以服务、解决方案为引领的公司,这是联想在过去15年里最大的变化。”《问道》中,童夫尧说。

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企业数字化转型五大难题解决方案

在数字化转型中,习惯于传统品牌营销的企业主往往总是陷入“道理都懂,但是实操起来却无从下手“的问题。天进品牌营销策划在服务客户中,发现大部分企业会遇到“找不到数据源“,“找不到目标客户”,“经销商拒绝共享用户数据”,等问题。

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智慧社保解决方案+申杭

监控告警:坚强稳定的数据库守护者细心呵护数据库的稳定运行 备份恢复:最后的救命稻草保证数据库恢复到任意时间点 SQL调优:轻松搞定数据库性能问题,让您的数据库快速奔跑起来 运维报告:一键自动出数据库报表,简化日常健康巡检工作

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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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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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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