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李培根院士深刻剖析数字孪生

数字孪生的概念出现是最近10多年的事,但近3年来关于数字孪生的论文数井喷式增长[1]。 各行各业都在谈论数字孪生,制造业自不待言,建筑、建造、智慧城市、物流…… 近期国内多有关于数字孪生的文章问世,如黄培[2]、赵敏和宁振波[3]等,不乏真知灼见。 尤其是有些软件公司、工业互联网公司极力渲染其数字孪生应用(不排除有推销自己的因素),使数字孪生成为当今智能制造或企业数字化/智能化的特别“现象”。炙手可热的数字孪生诚然已成为智能制造以及其它相关领域的“现象级”技术!

  • 2021-11-03
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数字化实验室管理制度

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  • 2021-11-11
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参考大数据平台项目方案

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  • 2021-11-23
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企业数字化平台战略

消费者购买行为的变化和新技术的发展为零售和消费品行业带来巨大的挑战,不断变化的市场形势、来自渠道的挑战、创新业务模式所带来的压力、稳步增长的消费量和激烈竞争的市场环境要求零售和消费品企业必须抓住时机,以开放姿态面对客户影响、领跑数字与实体的融合、创新。

  • 2021-10-14
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面向服务对象和资源的整合-数字化校园

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  • 2021-11-12
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可视通智慧园区系统技术方案

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  • 2021-11-08
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华为云大数据中台架构分享

企业越来越重视数字化运营,核心重点是数据管理、可视以及数据治理,现阶段数据中台、业务中台等新型IT架构模式也已经到了新的系统构建阶段,有必要对华为等大厂在中台数据治理的实践进行研究和借鉴!

  • 2021-12-03
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8.阿里云环境配置部署

部署虚拟化的数据库服务器,可以部署多个云端数据库(RDS)

  • 2021-12-03
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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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新型电力系统需要人工智能

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全球绿色航运发展报告(2024-2025)

2024年至2025年上半年,国际海事组织批准了MARPOL公约附则VI关于“IM0净零框架”的修正案草案、通过了《2024年船用燃料全生命周期温室气体强度导则》(2024LCA导则)(MEPC.391(81))、批准增设了排放控制区域(ECA)及特别敏感海域(PSSAs)。

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全球数字治理蓝皮书(2025年)

当前,国际局势变乱交织,大国竞争愈演愈烈,全球南方加快崛起,新兴技术复杂影响更加突出,全球治理体系面临深刻调整。习近平主席在“上海合作组织+”会议提出“全球治理倡议”,相关概念文件指出,要优先考虑在人工智能、网络空间、外空等治理紧迫性突出、治理赤字较大的领域,以及支持联合国落实《未来契约》等方面加大沟通合作,积极凝聚共识、锁定成果,争取早期收获。

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