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数据要素流通典型应用场景案例集

这些企业的行业特征、数据特点、数据产品体系和数据应用模式各有不同,特别是覆盖了当前数据要素的主要应用场景,涉及工业、金融、交通、医疗、电力、农业、智慧城市和营销八大领域。这些来自行业的第一手的经验将为更多企业提供宝贵的参考,充分呈现场景驱动下的数据价值,共同推动我国数据要素市场的加快繁荣和高质量发展。

  • 2024-07-16
  • 阅读388

2025年业采融合发展白皮书

全球供应链日趋复杂,数智技术在供应链领域全面应用,这推动政企采购业务向数智化全面转型。数智化供应链不单纯是数智技术在供应链领域的深度运用,更意味着采购体系的转型升级。在数智化驱动下,业采深度融合。本报告从业采融合的视角,对数智化采购进行全面的分析,提出了很多具有价值的新概念与新理念,包括数智化采购、业采融合、政企采购基础设施服务商等,并将这些全面整合到采购基础设施服务商与政企采购部门的全面协同形成业采融合的“12345”模型框架,对深入理解数智化背景下的政企采购变革具有重要的参考价值,也为政企采购业务未来发展提供了新的思路。

  • 2025-03-04
  • 阅读388
  • 下载2
  • 65页
  • pdf

政法数字化创新案例集

通过科学建模,系统自动将社区矫正对象基本情况、定位情况、日常报到、教育学习、公益活 动的数据进行分析,生成图表,实现对社区矫正对象每月矫正情况的具体考量、趋势分析。协助基 层社区矫正工作人员提高工作效率,抓住工作重点,实现社区矫正工作科学管理。同时采用直观信 息呈现方式更有利于上级机构了解工作情况,科学决策,实现系统高效率应用、工作高质量开展。

  • 2025-07-31
  • 阅读388
  • 下载1
  • 444页
  • pdf

海尔基于工业4.0智能制造工厂服务平台智能柔性生产线方案(224页PPT)

C2M工厂,基于德国工业4.0以及中国制造2025为基础,通过建立大批与个性化订制、内部互联、虚实互联、内外互联,实现零距离消费者的智能工厂。智能洗衣机装配线设计就是基于互联工厂的考虑,个性化定制要求产线能够柔性生产,产线具备以下柔性互联特性:

  • 2024-10-09
  • 阅读388

智能制造概论课件PPT

本书从制造技术的演进出发,结合近年来智能制造技术的发展,较为全面地阐述了智能制造的理论和实践知识。本书详细介绍了智能制造的基本概念、架构体系、关键技术和典型应用等相关内容,涵盖制造业的历史与现状,智能制造设计、生产、管理、服务等各个环节。本书共分6个模块,包括绪论、智能制造装备技术、智能制造信息技术、智能制造生产管理、智能制造服务和中国智能制造应用案例。

  • 2023-01-29
  • 阅读387

数字化转型项目实施方案建议书(168页 PPT)

本项目与规划中的一些系统有较高的耦合度,对业务较高耦合度的重点系统,项目组谩了高阶的数据流向和功能边界。本项目工作量的估算是基于这些高阶设计做的估算。最终设计以蓝图结果为准,如果发生重大的变化,可能会影响工作量的估算。

  • 2023-09-20
  • 阅读387
  • 下载8

腾讯:大模型安全与伦理研究报告2024

在当前快速发展的数字化时代,人工智能技术正在引领科技 创新的浪潮,而其中的大模型技术被视为人工智能的一项重 大突破,让人工智能领域迎来发展的转折点。归功于深度学 习的发展和硬件计算能力的提升,大模型能够在自然语言处 理、计算机视觉、语音识别等领域展现出卓越的表现,随着 大模型的不断演进和优化,它们在商业领域的应用也越来越 广泛,金融、医疗、广告、营销等领域都能够通过大模型实 现更精准的用户推荐和个性化服务。

  • 2024-04-23
  • 阅读387
  • 下载1
  • 75页
  • pdf

新松潜入式AGV机器人智能仓库解决方案

新松AGV以用户需求为最高原则、为用户量身定制个性化解决方案为宗旨,形成系列化、多型号的AGV产品。新松AGV支持电磁导航、磁带导航、激光导航等多种导航方式,供电方式分为电池供电及感应供电。新松的AGV产品已经走上了产业化发展道路,广泛应用于汽车制造、机械加工、电子、纺织、造纸、医药、卷烟、食品、图书出版等行业。从2007年开始,拥有自主产权的新松AGV产品批量出口到美国、加拿大、俄罗斯、韩国、印度等国外市场,开创了国产机器人出口的先河。

  • 2023-09-13
  • 阅读387
  • 下载1
  • 12页
  • pptx
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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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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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