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智能化专业存在的问题的管理方法

深化设计报批应建立报批和审核制度,以报批表的方式与深化设计图纸一起报送,工程部负责监督深化设计报批过程,技术部应出具深化设计审核意见。合同应待深化设计工作完成后方能签署,

  • 2024-09-26
  • 阅读398

集团制造企业数字化转型-顶层业务设计方案

此PPT,围绕业务角度,进行整体规划与设计,其实就是业务架构的设计相关的内容,这一块是数字化转型的第一步。值得参考与借鉴~

  • 2024-06-18
  • 阅读286

校园WIFI覆盖解决方案

为广大师生工作、学习、生活提供准确、及时、有效的信息服务优化学校教学、科研和管理水平、实现校园对外信息服务,创新高校教学新方法、促进学校与其他学校之间的信息共享

  • 2024-06-06
  • 阅读190

中国工程院院士孙凝晖给正国级、副国级讲课的万字长稿《人工智能与智能计算的发展》

人工智能领域近年来正在迎来一场由生成式人工智能大模型引领的爆发式发展。2022年11月30日,OpenAI公司推出一款人工智能对话聊天机器人ChatGPT,其出色的自然语言生成能力引起了全世界范围的广泛关注,2个月突破1亿用户,国内外随即掀起了一场大模型浪潮,Gemini、文心一言、Copilot、LLaMA、SAM、SORA等各种大模型如雨后春笋般涌现,2022年也被誉为大模型元年。当前信息时代正加快进入智能计算的发展阶段,人工智能技术上的突破层出不穷,逐渐深入地赋能千行百业,推动人工智能与数据要素成为新质生产力的典型代表。习近平总书记指出,把新一代人工智能作为推动科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的驱动力量,努力实现高质量发展。党的十八大以来,以习近平同志为核心的党中央高度重视智能经济发展,促进人工智能和实体经济深度融合,为高质量发展注入强劲动力。

  • 2024-06-06
  • 阅读802

医疗救治信息系统

医院住院管理系统(Hospital Information System简称HIS)是一门容医学、信息、管理、计算机等多种学科为一体的边缘科学,在发达国家已经得到了广泛的应用,并创造了良好的社会效益和经济效益。医院住院管理系统是现代化医院运营的必要技术支撑和基础设施,实现医院住院管理系统的目的就是为了以更现代化、科学化、规范化的手段来加强医院的管理,提高医院的工作效率,改进医疗质量,从而树立现代医院的新形象,这也是未来医院发展的必然方向。

  • 2023-12-19
  • 阅读456
  • 下载6
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主数据管理建设实践

主数据管理要做的就是从企业的多个业务系统中整合最核心的、最需要共享的数据(主数据),集中进行数据的清洗和丰富,并且以服务的方式把统一的、完整的、准确的、具有权威性的主数据分发给全企业范围内需要使用这些数据的操作型应用和分析型应用,包括各个业务系统、业务流程和决策支持系统等。

  • 2024-05-22
  • 阅读323

企业主数据系统建设方案

在许多企业中,主数据分布在众多彼此隔离的系统中。客户服务部门、生产部门以及采购部门都有各自的系统。即使在一个业务部门里,也有众多前端和后端系统,这些系统包含对业务至关重要的数据,但通常情况下无法与其他系统共享这些信息。正是由于构建在各种架构之上的不兼容系统中的这种部门化数据,使得企业几乎不可能创建和维护主数据的“单一”视图。

  • 2024-05-22
  • 阅读287

企业主数据管理体系建设方案

信息化建设初期,企业按照功能独立原则建设了不同业务的信息系统,如OA、HR、CRM、ERP等,由于各个系统的使用主体、承建主体、应用范围不同,存在着名称不一致、编码不统一等问题,导致数据无法有效识别,数据质量问题导致信息化效果难以达到预期,数据的完整性、一致性、准确性难以得到保障,且无法在其他项目中复用,产生了高额的维护和管理成本。

  • 2024-05-22
  • 阅读260
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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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