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基于大数据技术的企业管理数字化转型

对现代化建筑企业来说,驾驭数据的能力将直接决定着企业核心竞争力的大小。在信息化探索过程中,通过有效的工具或者平台,将各种数据进行深层次整合是最为重要的一步。针对企业管理工作中信息孤岛、数据管理方式落后、数据管理口径不一致等问题,提出以结合大数据技术为依托的企业管理数字化转型的设计方案。公司大数据管理平台及大数据体系的构建,在领导决策、公司经营管理、业务生产运行等过程中都存在极为迫切的需要。完成大数据管理平台搭建,构建在大数据体系下对数据分层分 域管理模式,制订并逐步完善数据标准管理规范,提升公司信息化的应用能力,通过改造升级原有系统的数据使用模式,推进资源集约化建设,初步建立起企业级数据管理和服务能力,为葛洲坝数字化转型及智慧决策奠定基础,为公司在管理能力和执行效率上带来巨大提升,为现有管理模式带来变革与创新。

  • 2021-05-06
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智能运维在城市轨道交通行业:数字城轨

智能运维在城市轨道交通行业内研究与应用尚属起步阶段,很多的技术难题需要攻关,行业内技术标准、 规范尚不明确,工程应用实践多处于摸索阶段。在2019年12月南宁轨道公司联合城市轨道交通列车通信 与运行控制国家工程实验发布了《智能运维等级白皮书》,总结目前技术实践与需求方向,从理论上给 出了参考定义:“智能运维,是以关键设备为主要管控对象,围绕设备运维全过程质量控制,采用移动 通信、云计算、物联网、大数据、人工智能等智能技术,实现关键系统和设备故障自诊断、远程集中监 测、专家系统综合决策、故障预测健康管理等功能的综合智能维修系统,以提高安全服务水平和管理效 率,降低劳动强度、技能要求和运维成本。”

  • 2021-05-06
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大数据技术将是企业未来的核心竞争力

2020年是继往开来、里程碑式的一年,在这个十三五收官和十四五开启之年,我们国家经受住了新冠疫情的考验。其中,少不了大数据对城市疫情防控工作做出的有力支撑和保障。年初,全国各地纷纷上线了健康码,利用大数据技术第一时间判断个人的健康状况,发现疫情传染源头及追溯病情高发传染地点,帮助政府部门对各地进行精细化的疫情防控。最近,如上海的随申码还上线了“亲属随申码”的功能,帮助老人和小孩申领健康码,帮助部分老人跨越数字鸿沟。在疫情常态化的今天,健康码已不再只负责健康状态的查询和结果展示,在公共出行、医保、借书等各类公共服务和办事通道方面已经开始拓展及延伸。

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新华三集团数字化解决方案:智慧报业

2018年9月20日至21日,中宣部提出县级融媒体中心建设现场推进会,要求2020年底基本实现在全国的全覆盖,2018年先行启动600个县级融媒体中心建设,要努力把县级融媒体中心建成主流舆论阵地、综合服务平台和社区信息枢纽。 2019年1月25日,中央政治局第十二次集体学习时习近平总书记强调:我们要因势而谋、应势而动、顺势而为,加快推动媒体融合发展,使主流媒体具有强大传播力、引导力、影响力、公信力。

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新华三智变大交通案例集

新华三以成熟的城轨云技术助力北京轨道交通生产业务云平台建设,对信息系统进行统筹合理优化, 推进业务应用系统集中整合,实现轨道交通信息互联互通,提高业务应用、数据资产、信息基础设施 等资源利用效率,发挥智慧轨道交通信息资源整体效能。

  • 2021-05-06
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新华三智慧水利智慧化管理和运行

水利兴则国运盛,以数字化技术实现水利设施的智慧化管理和运行,进而为社会公众创造更美好的生活,促进人水的和谐、水利的可持续发展,是推进智慧水利发展的最大价值。作为数字化解决方案领导者,新华三集团将继续与中国的智慧水利事业同行,为水利部门的管理效率和社会服务水平提升构筑坚实的数字化平台,满足新时代经济社会发展新要求。

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新华三智慧政府建设:数字政府最佳实践

作为政府数字化转型与能力升级的重要推动者,新华三集团基于多年推进智慧政府建设与落地过程中的创新技术和实践经验,从变革中发现规律,从实践中汲取新知,推出《数字政府案例集》,冀望为数字时代的政务信息化改革方式和实现路径方面提供有益的启示,为提升政府治理效率、民生服务治理以及营商环境升级提供建设性的案例参考,进一步加速中国智慧政务的创新和部署。

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新华三集团智慧医疗解决方案

新华三医院院区智能化网络解决方案创新地引入了SDN+VXLAN的技术,通过构建基于VXLAN的新一代柔性院区基础网络,配合软件定义的相关概念,实现了医院多院区互联,多院区统一管理,业务安全隔离,可视化智能运维,设备自动化上线、物联终端安全接入等功能,助力医院实现网络智能化,大大降低了医院院区网络运维的杂度,满足智慧医院院区网络建设新诉求。

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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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结构调整,经济增速阶段性下降

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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