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问路企业数字化转型 平台化解决方案将是有效路径

在全球信息化发展呈全面渗透、跨界融合、创新引领的大环境下,以大数据、互联网和人工智能等为代表的数字技术已进入快速发展新阶段,数字经济正加速改变全社会生产和生活方式。在充分运用信息化、数字化、智能化手段整合创新资源,满足个性化需求的同时,市场竞争也更趋多样化。面对如此动态多变的复杂环境,只有具备较强的环境适应力,才能迅速应对外部市场不确定性和多变性。

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用友智能制造整体解决方案及实践(2018)

纵向一体化,实现业务系统与生产现场全面贯通,是用友相比传统硬件厂商转型MES管理的最重要优势之一,助力制造企业构建全面覆盖的信息-物理融合系统。

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整车MES解决方案

合理的计划编制,缩短 交货周期,减少库存周转天数 减少换模次数,提高设备利用率 板材、卷料、冲压件出入库管理 压机状态监控,冲压次数跟踪 质量管理

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华卓科技打造新一代全数字化医院解决方案

华卓之“新”——新模式 开发模式华卓将医院系统涉及的大多数通用和医疗属性的底层模块做成了微服务,如患者主索引、疾病代码、药品代码、病历和医嘱服务等。在此基础上可以简单快速地按照医院个性化需组建业务系统。如涉及到的人、科室、用药等等信息模块,华卓都已经将其作为标准服务,可直接调用。

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城市大脑数据中台总体架构方案

充分整合政府现有数据资源、业务资源和政务信息资源,建立部i门间数据交换的渠道和统一出入口,保障数据安全可靠的前提下,实现部门间数据互联互通的同时,沉淀汇聚有价值的数据。

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智慧城市解决方案典型应用

2008年,IBM最早提出智慧城市的概念,且拥有雄厚的资源、技术积淀,是中国智慧城市项目的布道者,且已经和国内多个城市展开合作,拥有独一无二的的理论和实践经验。

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制药工业4.0智慧工厂探索

制药工业4.0的发展趋势与工业4.0的发展大体相同,但是由于药品是一种特殊的商品,具有专属性、两重性、质量重要性以及限时性这四个方面的特征,再考虑到药品质量要求特别严格,生产过程要求高,药品供应时间性强,品种多,更新快这些特点我们容易发现工业4.0的理念不可以都应用在制药行业。

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构建用户系统的解决方案

经过如上的对比可发现画像系统的功能大同小异,其核心在于其标签体系、洞察及营销应用能力。在建设时也可根据公司实际需要,从下至上进行建设。此处案例中的百度渠道画像系统还较为传统,在走BI的路子,相对来说微博画像系统已经更近一步有了单用户画像、分群画像、标签管理、接口等标准画像模块,不过标签体系和用户洞察做得不够深入。那接下来看看画像V2.0会有哪些进化。

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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

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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《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

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