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“软件即服务”的业务转型

云服务供应商市场,或更确切而言,“软件即服务”(“SaaS”)市场从上世纪90年代建立以来,已取得巨大发展。虽然其开始作为一个利基市场,主要被已认识到云计算优势的初创企业使用,但如今,SaaS 服务已在全球企业得到广泛应用。 企业采用 SaaS 方案可获得实在的竞争优势,包括比本地部署软件更低的运营成本、快速配置和产品升级、灵活设置、无缝整合、可扩展性、高可用度和内在安全性等。

  • 2023-02-19
  • 阅读205
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一文了解“2021年中国软件和信息技术服务业发展趋势”

2020 年,我国软件和信息技术服务业持续平稳增长,前三季度同比增速11.3%。展望2021年,信创产业进入快速发展期,软件关联产业发展带动作用日益凸显,云计算大数据、人工智能等新兴领域迅猛增长为软件产业发展贡献了新动能。同时,软件价值评估体系有待健全、信创应用对供应服务能力提出新挑战、面向关键领域软件供给能力不足、开源软件广泛使用存在潜藏风险、关键领域人才供给短缺问题函需解决等问题突出。为此,赛迪研究院建议提升全民软件价值素养、推动重点行业应用创新发展、重点攻关关键领域软件和短板环节、国际化拓展开源软件基金会、加快软件人才体系建设。

  • 2023-02-19
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2022年智能家居系列-中国智能窗帘行业研究报告

自2018年开始,基于AloT的智能家居理念被消费者广泛接受。小米、绿米、公牛、欧瑞博等开展智能家居业务的厂商纷纷进入市场,共同推动智能窗帘行业发展。2019年,中国智能窗帘市场规模高速增长,达到60.3亿元,同比增长34.2%。在未来,随着全屋智能的渗透率提升以及房地产精装修配套率的提高,预计2026年中国智能窗帘市场规模为224.6亿元

  • 2023-02-19
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适应分布式电源并网消纳的分布式资源集群协同优化:多能园区场景

适应分布式电源并网消纳的 分布式资源集群协同优化:多能园区场景

  • 2024-03-25
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炼厂设备管理:设备完整性管理体系在炼化企业的应用

设备完整性管理理论最早起源于20世纪70年代的美国,经过多年实践,目前已成为设备管理中使用较为广泛的一种理论体系。为了提高设备管理水平,2013年中国石化在武汉石化开展了设备完整性管理试点工作,2017年取得了成功,目前正在进行推广。从企业试点和推广情况看,设备管理体系逐步建立,预防性维修有序开展,设备故障维修率逐渐下降,装置非计划停工明显减少,设备管理水平有了较大幅度的提高。

  • 2024-03-25
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智慧河道大数据分析平台解决方案

方案包含背景分析、解决方案、应用场景、方案价值、成功案例五部分内容,为智慧河道场景提供一站式全链路数据生命周期管理能力,包括多源异构的数据采集模块、实时/离线计算框架、可视化数据建模工具、数据可视化工具等。方案以数据汇聚子系统、数据中台、BI及“一张图”GIS应用等产品为核心,打造大数据分析平台

  • 2024-03-27
  • 阅读202

智慧农业整体解决方案v2.0

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  • 2024-04-08
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智慧社区最全技术解决方案(72页 PPT)

智能化:是指由现代通信与信息技术、计算机网络技术、行业技术、智能控制技术汇集而成的针对某一个方面的应用。从感觉到记忆再到思维这一过程称为"智慧",智慧的结果产生了行为和语言,将行为和语言的表达过程称为"能力",两者合称"智能"。

  • 2024-04-09
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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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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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