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数字金融专刊:全场景金融云

金融企业正在以数字化思维重塑业务流程、产品服务及客户体验。探其背后原因,一方面是新技术驱动为金融机构打破传统的服务和流程、提升客户体验、提高经营能力带来全新的可能。一方面是开放生态来临 , 金融企业开始以客户为中心营造新的生态环境,在开放、合作、共生的关系中寻求关键性的位置 , 从而提升综合竞争力。

  • 2021-05-06
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多规融合背景下生态规划路径初探最终

多规融合背景下生态规划路径初探最终

  • 2021-04-25
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工业4.0数字化转型的趋势分析

Adobo和Econsultancy联合发布的《2020年数字化转型趋势报告》显示,从中国大数据市场发展趋势来看,2023年中国大数据市场将达到224.9亿美元的规模,未来五年GAGR复合增长率为23.5%。2019年的大数据的硬件、软件和服务的占比分别是45.2%、32.2%、22.6%,到2023年基本上会达到各占1/3的理想比例。 数字化时代,人们的工作方式会发生巨大的变化,因此也直接影响到了许多行业的就业形势。为了帮助人们适应“工作4.0”时代,尤其是帮助中小企业更好地完成相关的人力资源部署,德国联邦政府发布了报告《数字化工作 – 中小企业数字化指南》。 此报告针对德国,从制造业信息化、数字驱动力、工作柔性化等方面分析了工业4.0大环境下的职场动态,并且按行业类型测算了工作岗位数的变化趋势。作者发现:从2016年到2021年,数字化将会导致总体工作岗位数增加1.8%(如图1所示),而不是全面减少。当然,并不是每种类型的都迎来春天,比如简单重复的脑力工作岗位将减少4%。

  • 2021-04-21
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5G+智慧新安防业务发展

5G 智慧新安防业务发展白皮书是以 5G 网络技术发展为驱动,探索公共安全创新业务应用发展为目标,分别就安防产业现状及未来发展趋势、运营商机遇、5G+新安防典型创新业务及 5G 网络解决方案等内容进行逐一阐述解读。

  • 2021-03-26
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污水处理厂运营维护方案手册

污水处理工程的试运行,不同于一般建筑给排水工程或市政给排水工程的试运行,前者包括复杂的生物化学反应过程的启动和调试,过程缓慢,耗费时间长,受环境条件和水质水量的影响较强,而后者仅仅需要系统通水和设备正常运转便可以。 污水处理工程的试运行于工程的验收一样是污水治理项目最重要的环节。通过试运行可以进一步检验土建工程、设备和安装工程的质量,是保证正常运行过程能够搞小姐讷讷功的基础,进一步达到污水治理项目的环境效益、社会效益和经济效益。

  • 2021-03-23
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研报2020年工业软件智能制造国产化发展行业分析研究报告

工业软件应用于工业领域,是软件化的工业技术。工业软件指应用于工业领域,以提高工业企业研发、生产、管理水平和工业装备性能的应用软件,其核心作用在于帮助工业企业提质增效降本,并增强企业在高端制造的竞争力。工业软件应用于计算机硬件、工业设备和基础软件或平台之上,支撑企业业务与应用,其内含工业知识与流程,以软件形式赋能工业企业,本质是软件化的工业技术。我们总结工业软件功能主要有:1)信息流(数据)的采集与管理;2)工艺模型的构建与优化;3)设备的控制与调度。由于不同的行业生产流程与工艺差异明显,企业核心痛点不同,因此工业软件通用性较低,面向不同行业工业软件通常存在较大差异,不同行业工业软件之间存在明显壁垒。

  • 2021-03-16
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119页PPT丨读懂特斯拉的光荣与梦想!

特斯拉的故事,就是一个硅谷小子大战底特律巨头的故事,特斯拉最初的创业团队主要来自硅谷,用IT理念来造汽车,而不是以底特律为代表的传统汽车厂商思路。如果评价2019年谁是汽车行业的赢家,相信非特斯拉莫属。Tesla已成为全球新能源汽车第一品牌,超越美国传统三大汽车集团,成为仅次于丰田的全球市值第二大车企,其市值是美国通用和福特两大汽车集团的总和。

  • 2021-03-02
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智慧校园平台化综合解决方案

校园信息化平台以物联网技术为核心,专注于智慧城市应用领域,专注于物联网感知技术、云技术、生物识别技术,实现了软件技术和硬件技术跨界整合。   校园信息化平台是专注于人脸识别、车牌识别、二维码识别等图像识别的企业信息化产品与解决方案,现在的系统由信息推送系统,智慧停车管理系统,门禁系统,考勤系统,消费系统,访客系统,宿舍管理系统,会议签到系统,梯控系统,人脸系统,房间预约系统,宿舍管理系统等。 Normal 0 7.8 磅 0 2 false false false EN-US ZH-CN X-NONE /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:普通表格; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:""; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin:0cm; mso-pagination:widow-orphan; font-size:10.0pt; font-family:"Times New Roman",serif;}

  • 2021-02-17
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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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