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云采购平台解决方案

云采购平台解决方案。ERP系统建立在信息技术基础上,集信息技术与先进管理思想于一身,以系统化的管理思想,为企业员工及决策层提供决策手段的管理平台。 它是从MRP(物料需求计划)发展而来的新一代集成化管理信息系统,它扩展了MRP的功能,其核心思想是供应链管理。它跳出了传统企业边界,从供应链范围去优化企业的资源,优化了现代企业的运行模式,反映了市场对企业合理调配资源的要求。它对于改善企业业务流程、提高企业核心竞争力具有显著作用。

  • 2021-02-28
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【精品】大数据大创新-阿里巴巴云上数据中台之道

数据中台是在政企数字化转型过程中,对各业务单元业务与数据的沉淀,构建包括数据技术、数据治理、数据运营等数据建设、管理、使用体系,实现数据赋能。数据中台,是新型信息化应用框架体系中的核心。 应用:政企行业大数据采集、治理、分析挖掘、指标应用等

  • 2021-06-18
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【专家PPT】王敏:工业富联数字化转型解决方案

在2020工业互联网大会“工业互联网解决方案”主题论坛上,富士康工业互联网股份有限公司工业智能产品总监王敏发表了题为《“数字哈电”赋能智慧能源发展》的演讲,分享了电子制造领域数字化与智能化升级的解决方案、平台介绍和案例实践。

  • 2021-03-20
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智慧农业信息化整体解决方案(112页 PPT)

智慧农业以农业资源为基础、 市场为导向、 效益为中心、 产业化为抓手 ,面向农业管理部门、 农 技推广部门、 农业企业、 农业园区和基地、 农业专家、 农民等多层次用户体系 ,充分利用计算机与网 络技术、 物联网技术、 音视频技术、 3S技术、 无线通信技术、 大数据技术、 云计算及专家智慧与知识 , 集成传感器、 监控视频头、 小型气象站、 智能手机等智能化自动化设备 ,建设以农产品质量安全、 农 资安全监管、 农业区域资源为主的政府监管平台 ,以农业标准化生产管理、 农业物联网、 农业生产诊 断决策为主的生产管理平台 ,以及以 “三务” 门户、 植物医院、 农技推广服务为主的信息服务平台 , 实现更完备的信息化基础支撑、 更集中的数据资源、 更深入的政府监管、 更先进的生产管理、 更贴心 的公众服务 ,实现农业生产、监管、服务一体化支撑 ,以及农业农村全方位、 全过程的信息化、 智 慧化管理 ,达到信息技术与产业发展的和谐提升 ,推动现代农业快速发展。

  • 2024-04-08
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城市智慧排水信息化建设

城市智慧排水系统是对城市排水进行一体化控制的重要途径,一个完善智慧排水系统可以对城市排水、防 洪、污水处理等功能进行一个完善的统筹管理。本文介绍城市智慧排水建设背景、构建过程中的具体内容,以及项 目完成后的预期效果,并对关键技术的内容进行探讨。

  • 2021-02-09
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达摩院医疗智能实践与探索

以AI技术为基础,结合医疗影像、病理信息、结构化病历等多维医疗数据,输出辅助诊断信息,帮助医生快速高效的对患者病情进行诊断和安排治疗方案 多器官多病种支持 多模态数据联合筛查支持对肺、肝、骨科、心脏等多器官的辅助诊疗,同时对单一器官病灶可以同时实现多种不同疾病的诊疗判断。 多模态数据联合筛查 实现医疗影像、病理信息、患者病历等多维数据的联合诊断,输出更加精准的诊断结果,提升整体诊疗水平。 多维诊疗信息输出 对病灶的检测结果,会返回多维诊断信息,包括病灶的精确分割、病灶大小、良恶性判断、病灶跟踪等。

  • 2021-03-22
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全球金刚石资源分布现状及我国勘查开发建议

金刚石是一种稀有、贵重的非金属矿产,具有独特的装饰功能及广泛的工业用途,在中国国民经济建设中发挥着重要的作用。本文通过对全球金刚石矿的储量分布、勘探投入、生产状况、重要矿业公司等情况进行的深入分析,总结了全球金刚石的资源现状,并对主要国家其金刚石矿的资源特征及勘探开发状况展开进一步详述。与国外相比,中国面临着金刚石资源储备严重不足的问题,针对这一问题,本文提出以下五点建议:①利用高新技术,加大国内金刚石勘探找矿工作;②加强同非洲金刚石资源丰富国家的勘探开采合作;③国企与私企创联协同进军金砖国家的金刚石资源;④选择海外金刚石潜力矿山项目灵活进行投资;⑤建立稳定的境外金刚石矿产品供应基地。

  • 2022-01-28
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阿里云:企业运维之云上网络原理与实践

计算已成为承载数字化经济的基础设施,云网络是云计算的关键底座,对云网络的理解和应用成为企业和技术人员用好云的关键要素。区别于传统网络,云网络是因云而生的网络,伴随着操作系统、网络、虚拟化、SDN、NFV、可编程芯片等相关技术生态不断演进。而云原生技术、安全技术、边缘计算和 IoT 等领域的发展进一步增加了从“应用-云-网-边-端”体系的复杂度。对网络关键原理和应用实践的体系化介绍对能帮助业界相关读者由浅入深看到当前云网络技术的全貌。

  • 2023-03-26
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

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2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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