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核心关键是解决超精密测量能力问题

我国装备制造要由中低端向中高端迈进,首先要解决制造质量问题,其核心关键是解决超精密测量能力问题。没有超精密测量,就不会有高质量的高端装备制造。我国现阶段须迫切完成的任务是,补齐精密测量能力,追平超精密测量能力,在完整精度阶段胜出。只有从根本上解决整体测量能力问题,才能从根本上解决高端装备制造质量问题。

  • 2022-04-03
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以架构视角解读和落实数字化转型

2021年12月和2022年1月,两份关于银行数字化转型的重量级指导文件——中国人民银行的《金融科技发展规划(2022—2025年)》(以下简称“发展规划”)和银保监会的《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》(以下简称“指导意见”)先后印发,这对在积极筹备数字化转型工作的各类银行而言,正是2022年开年布局的最好指导。

  • 2022-03-09
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一文读懂企业主数据管理

企业主数据指企业内一致并共享的业务主体。主数据管理,不仅包括硬件和软件,还是将数据作为重要资产管理的思想和办法,是指一整套的用于生成和维护企业主数据的规范、技术和方案,以保证主数据的完整性、一致性和准确性。

  • 2022-03-09
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五个大数据发展趋势

2021年,我们看到围绕现代数据栈的兴起出现了相当大的加速效应。我们现在有一个海啸般的通讯、影响者、投资者、专门的网站、会议和活动来宣扬它。围绕现代数据栈的概念(尽管仍处于早期阶段)与云中数据工具的爆炸性增长紧密相连。云计算带来了一种新的基础设施模式,它将帮助我们快速地、程序化地、按需地建立这些数据栈,使用像Kubernetes这样的云原生技术、像Terraform这样的基础设施即代码以及DevOps的云计算最佳实践。因此,基础设施成为构建和实施现代数据栈的一个关键因素。

  • 2022-03-09
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详解如何在数仓中管理元数据

元数据管理是企业数据治理的基础,是数据仓库建设的关键。作为一名数据人,首要任务就是理解元数据管理。 本篇文章将为大家梳理元数据的概念,介绍元数据管理在数据仓库的地位、场景及实践工具。

  • 2022-03-09
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人工智能历史、现状与未来发展战略

人工智能问世60多年来,承载着人类对自己的智慧的无限自信。在这样的自信下,人工智能发展到了今天,人们在追求机器从事尽可能多的智力劳动的路上走得很快,也很远。今天人工智能的发展,实际上标志着人类第三次认知革命,即它的目标是通过探求人类智能认识自我而形成主观世界的机制,并把这样的能力赋予机器以改造客观世界,以实现人类智能的体外延伸。从这个意义上来说,人工智能的发展将会改变整个人类的文明进程。

  • 2022-03-09
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工业互联网的边界、维度与原点

工业互联网最近频繁出现在大众的视野中。无论是工业还是互联网,都牵动着社会发展的神经。本来工业没什么好担心的。虽然新中国工业起点很低,但是经过第一个五年计划,就发生了巨大改变;之后又经过几十年的发展,我国工业增加值从1952年的120亿元增加到2018年的30多万亿元,成为全世界唯一拥有联合国产业分类中所列全部工业门类的国家。然而,美国的制裁与封锁,让人们认识到我国工业还处在大而不强的窘境。不仅国家着急,老百姓也跟着着急。每次美国公布实体名单,工业互联网都被人们拎出来讨论一番。

  • 2022-03-09
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《数据管理能力成熟度评估模型》概述

《数据管理能力成熟度评估模型》(以下简称DCMM)是我国在数据管理领域首个正式发布的国家标准,旨在帮助企业利用先进的数据管理理念和方法,建立和评价自身数据管理能力,持续完善数据管理组织、程序和制度,充分发挥数据在促进企业向信息化、数字化、智能化发展方面的价值。

  • 2022-03-09
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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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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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