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基础研究和前沿技术领域校企融合协同创新的国际经验及启示

促进大学与企业的合作是各个国家科技创新政策和创新体系建设的重点任务,近年来也出现了加强在基础研究和前沿技术领域加强校企融合协同创新的趋势。本研究借鉴了美国、日本等发达国家在共建研究机构、开展项目合作、人才交流等方面的经验,总结中国目前促进基础研究和前沿技术领域校企融合协同创新的主要做法和面临的问题,并在导向方针、协作机制、创新平台、政策环境等方面提出相关建议。

  • 2021-08-30
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由CIM到城市地下空间的数字孪生研究

城市信息模型,是以城市信息数据为基数,建立起三维城市空间模型和城市信息的有机综合体。从范围上讲是大场景的GIS数据+小场景的BIM数据+物联网的有机结合。与传统基于GIS的数字城市相比,CIM将数据颗粒度细化到城市单体建筑物内部的一个机电配件、一扇窗,将传统静态的数字城市升级为可感知、动态在线、虚实交互的数字孪生城市。

  • 2021-07-14
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【智能家居】小葱AI智能家居赋能

小葱AI智能家居,专注于物联网+人工智能技术软硬件一体解决方案的科技公司,应用物联网和人工智能技术,连接人、设备、内容和服务,赋能智能家居、智慧酒店,智能公寓,智能办公,智慧养老等产业升级。

  • 2021-06-30
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谢丰-工控安全:瓷器店里捉老鼠

– 离散控制系统DCS 可编程逻辑控制器PLC 远程终端单元 – 离散控制系统DCS、可编程逻辑控制器PLC、远程终端单元 RTU、智能电子设备IED、数据采集系统SCADA… – 超过80%的涉及国计民生的关键基础设施依靠工业控制系统来实现自动化作业,是关键基础设施的“大脑”和“中枢神 经”

  • 2021-06-25
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企业数据资产盘点与数据标准梳理方法

大数据在中国的大地上蓬勃发展,带动了许多新的理念的诞生,数据治理就是其中之一,这两年已建立好的数据中心或者正在建的数据中心都在如火如荼的进行,在企业内部,也已经开始由原来的业务部门和IT部门演变出来数据管理部门,通过开展数据管理办法、制定数据标准、保证数据质量、维护数据架构、提供平台与工具等工作作为数字化转型的基础设施,数据治理已经成为数据团队履行数据职责的重要手段。

  • 2021-08-16
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智能客服与营销专场-腾讯云慧销如何运用Martech让有限预算创造出更多有效线索-王帅

降低获客成本,帮助企业通过社交媒体传播裂变并透明过程数据,识别转化关键点,提升运营转化效果,助力企业数字化获客。营销社交裂变:支持跟踪查看微信小程序和H5内容的传播裂变路径,帮助企业洞察裂变链路上的超级用户,发起病毒式营销。洞察客户精准互动:裂变营销获取粉丝并精细化管理,基于粉丝行为自动打标签,再通过标签组合画像,做个性化消息推送触达

  • 2021-06-25
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制造企业的数据分析之路

物联网、云计算、信息物理系统、大数据、深度学习等新一代信息通信技术(ICT)/人工智能(AI)技术的出现和发展,推动着新一轮产业革命来临。制造业是工业的基石,是国民经济的支柱产业。毫无疑问,新工业革命必将对生产模式产生颠覆性影响,必然导致新型制造模式的诞生。德国提出以信息物理系统(CPS)为主要特征的工业4.0,美国则提出工业互联网。

  • 2021-08-13
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2018促进健康医疗大数据规范化应用

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-06-23
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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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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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试图还原真实的训战, 从理念到方法, 从消化到创新, 回答的核心问题如下: ·到底什么是训战? 训战提出的背景和被赋予的使命是怎样的? ·训战是如何实现提升学习效益 、 加速关键人才培养的? ·训战瞄准的业务场景和需求是怎样的? ·如果要实施训战结合的学习或人才培养项目, 其中的一些关键技术 、 方法应该如何作? · 随着技术发展, 训战的可能进化路径和样貌会是怎样的?

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