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自动化技术未来六大核心发展趋势深度解析

自动化技术未来六大技术: 智能化 平台化 柔性化 人机协作化 远程运维化 绿色化

  • 2025-09-21
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从设备到全链条:工业自动化控制的6大核心领域与实现逻辑

工业自动化: 设备层自动化 过程层自动化 质量检测自动化 物流与仓储自动化 调度与管理自动化 设备维护自动化

  • 2025-09-21
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建筑工程信息化与BIM课件

通过数字信息仿真模拟建筑物所具有的真实信息: 三维几何形状信息 非几何形状信息,如建筑构件的材料、重量、价格、进度和施工等等 集成了建筑工程项目各种相关信息的工程数据 为设计师、建筑师、水电暖铺设工程师、开发商乃至最终用户等各环节人员提供“模拟和分析”

  • 2025-05-20
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建设方数字化白皮书(2022年)[广联达]

国务院在《“十四五”数字经济发展规划》中指出了“推进产业数字化转型”的发展方向,国务院国资委也做出了“加快推进国有企业数字化转型”的重要部署。在这样的背景下,建设方,尤其是国有房地产开发企业的数字化转型迎来新的机遇和挑战。企业应重视利用云计算。

  • 2025-05-20
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甲子光年-2024自动驾驶行业研究报告:“端到端”渐行渐近

国内汽车工业在电动化和智能化领域的迅猛发展,正在重塑消费者的购车偏好,消费者对于自动驾驶技术、智能座舱等高端智能化功能的兴趣日益浓厚。

  • 2025-05-20
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甲子光年:2024年中国AI医疗产业研究报告

早期AI研究主要集中在逻辑推理和问题解决方面。随着计算能力的提升,AI开始能够处理更复杂的任务并具有一定的独立性;增强学习和深度学习 等技术的出现,使得AI能够在不断的试错中学习并优化自己的行为。

  • 2025-05-20
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技术与业务中台(15页)

企业内部的基础技术开发平台,基于DevOps构建的应用微服务技术开发PAAS平台,可支持本地和SAAS部署的站式移动技术开发平台,可灵活配置、轻量定制化开发企业内部TT治理,主动运维,基础应用设施规划,压测

  • 2025-05-20
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计算机行业:浅析AI大模型训练数据来源与版权挑战-广发证券

AI 大模型训练数据来源广泛。在算力可获得性提升以及算法同质化趋 势下,训练数据成为影响大模型性能的重要因素。区别于传统 AI 模 型,大语言模型通常使用公共文本数据集的混合体作为预训练语料 库,而多模态大模型则需要大规模的图片和音视频等多模态数据。这 些训练数据的来源广泛,包含公开渠道、企业自研、直接购买与合作 交换等。

  • 2025-05-20
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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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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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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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算力互联网体系架构研究报告

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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人工智能算法与应用场景介绍

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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医共体信息化整体解决方案

利用人与大数据技术,结合专业的中医疾病、证候/治则知识库、疾病知识图谱等,研发了医用智能处方椎荐系统。它能够无缝植入到医院现有的HIS和医生工作中,不改变医生工作流程,输入患者信息、证候、主诉等信息智能推荐方剂和备用饮片药,医生进行加减化裁即可成方,节省医生诊疗时间,提高工作效率。

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