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交通行业提升数据利用效率的核心是做好数据交换与共享

常见的数据交换/共享场景包括但不限于:在授权用户之间共享数据和信息;提供对数据的自定义访问;合作进行联合项目;提供完整的、短暂的、间歇性的、永久的或临时的数据交换共享活动;通过交换共享减少数据收集工作量和成本;提供在线培训;为关键数据和备份文件提供安全存储。

  • 2022-05-09
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一文详解医疗机构数据治理六大核心环节

艾瑞咨询发布的《2022年中国医疗信息化行业研究报告》指出,现阶段我国整体医疗数据应用水平较低。三级医院具备基础的数据资源整合和应用能力,但对于数据进一步的分析处理能力还有待加强;而三级以下医院超过半数未开展对于医疗数据的应用业务,且整体应用能力较之三级医院有较大差距。医疗数据应用难,成为了横隔在医疗机构数字化进程中的一道难题。

  • 2022-05-09
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电力行业如何做好数字化转型?

当前,电力行业正紧跟时代潮流,积极响应数字经济和数字中国建设,开展数字化转型。两网五大等作为承担着经济发展重任的大型电力央企,在如今数字化与低碳化转型的关键阶段担负起模范带头作用,比如,国家电网已将“建设具有中国特色国际领先的能源互联网”作为企业战略目标推进;南方电网则直接出台数字南网建设行动方案,明确到2025年基本实现数字南网的目标。

  • 2022-05-09
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AI风控如何帮助企业进行数字化转型?

AI的实质是一种模仿人类大脑的计算机算法,模仿人脑的神经网络、深度学习、随机森林等模式对数据进行观察、处理、整合、推算,建立相应的模型,与不同行业的数据结合,输入多个核心数据,经过模型运算后快速得出帮助进一步思考的初步答案,再考虑现实情况中的诸多变量推导出更深层次的分析,提高人工智能使用者的工作效率。

  • 2022-05-09
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造价行业数字化转型究竟该怎么做?

从这场数字革命进程来看,嗅觉敏锐的银行业,用极致体验,驱动客户数字化应用,通过数据驱动,组织智能风控模型,驱动银行业数字化转型。除此之外,制造业也进入数字化转型赛道,用数据作为底层支撑,通过数据驱动,实现生产的自动化和生产的准时化,实现精益管理的目的。

  • 2022-05-09
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建筑企业如何实施数字化转型

对建筑企业而言,数字化离我们很近,也很远。很近是因为“数字”正在每天改变着世界,因为“数字”我们实现了线上交易、移动支付、手机银行、网络医院、空中课堂,智慧交通,“数字”成为了继“土地、资金、人才”之后又一重要的资源。很远是因为数字化与建筑现场的沙石、钢筋、混凝土格格不入,数字化目前还是建筑企业的花拳绣腿,没有发生实质性地生产力革命、距离直接经济价值还很遥远。我们对数字化这个庞然大物的威力心生恐惧,又望尘莫及。那么,建筑企业应如何发挥“数字化”的威力呢?笔者认为要突破“三重门”

  • 2022-05-09
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数字化转型如何给纺织行业带来“新机遇”?

纺织是成本敏感、劳动密集型行业,寻求成本洼地、政策高地是必然规律,必须探索新的发展方式和路径,因此数字化转型是必选手段之一。而且市场的快速变化,产品线不断细化、定制化,也在要求企业向智能型、创新型方向转变。 在我国,纺织行业的数字化转型更加紧迫。我国是国际上规模最大的纺织品服装生产国、消费国和出口国,是纺织产业链最完整、门类最齐全的国家。纺织工业是我国发展最快,且在国际上最具影响力的产业。随着我国经济的快速增长,纺织行业的市场潜力和需求前景将更加广阔。

  • 2022-05-09
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三大公司告诉你如何进行数字化转型?

腾讯广告TMI腾讯营销洞察与波士顿咨询携手进行调研,推出《2020中国“社交零售”白皮书》显示,今天消费者不再被动地接收营销信息,购买过程变得异常复杂和碎片化,每个决策阶段都要经历多个触点。以激发兴趣、驱动决策、持续喜好三个阶段为例,消费者平均要接触5.2个触点,并且这些互动呈现高度社交化的趋势,其中53%为社交触点。

  • 2022-05-09
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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