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智慧物流园区整体建设解决方案

信息技术和供应链管理不断发展并在物流业得到广泛运用,为广大生产流通企业提供了越来越低成本、高效率、多样化、精益化的物流服务,推动制造业专注核心业务和商贸业优化内部分工,以新技术、新管理为核心的现代物流体系日益形成。

  • 2023-05-29
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沙利文:中国UEM统一终端管理市场研究报告

作为一种新型企业IT 管理实践策略,统一终端管理旨在通过关注企业各类型终端一切潜在而非仅当下的安全、协同和工作需求,所进行的集中、高效式的IT管理模式,为从一个中央位置管理和保护大量终端提供了最佳解决方案。

  • 2023-05-26
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制药企业数字化转型项目顶层规划方案(236页 PPT)

业务流程框架:可以帮助我们构建模板、复制管理、专业运营、指引实施、卓越融合 企业业务流程框架通常分为五级,本次项目流程规划到三级 (L3),每级业务流程框架流程定义如下

  • 2024-01-18
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无牙颌患者数字化方法制作全口义齿的临床疗效

目的对比无牙颌患者制作全口义齿数字化方法与传统方法的临床疗效。方法 选取34例无牙颌患者随机分为两组,数字组采用数字化方法修复全口义齿,传统组采用传统方法修复全口义齿,对比两组修复效果并对结果进行统计学分析。结果修复后1月内,数字组义齿压痛点总个数比传统组少,差异有统计学意义(P<o.001);修复后1个月,数字组咀嚼效率比传统组高,差异有统计学意义(P<o.05);修复后6个月,数字组下牙槽骨前牙、后牙区牙槽骨骨吸收量比传统组少,差异有统计学意义(P<o.05);修复后1周、2个月,数字组在义齿使用舒适感、佩戴稳定性和咀嚼能力方面评分比传统组高,差异有统计学意义(_P<0.05),义齿美观性、发音清晰度评分差异无统计学意义(P>0.05)。结论无牙颌患者使用数字化全口义齿临床效果良好;数字化全口义齿在减轻患者疼痛,减少牙槽骨吸收,提升佩戴舒适感、增强佩戴稳定性、提高咀嚼效率方面具有优势,值得推广。

  • 2021-06-16
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改良数字化再定位导板和咬合导板辅助Le Fort Ⅰ型截骨上颌骨精准定位

背景:上颌骨Le Fort Ⅰ型截骨是矫正上颌骨畸形及与颅骨位置关系异常最常见的手术方法,以往采用传统模型外科进行手术设计及手工制作咬合板的方法,人为操作误差大,难以精准地实施手术设计方案。近年来3D打印数字化定位导板在正颌外科中的应用显著提高了手术操作的精准度。目的:探讨改良数字化定位导板在上颌骨Le Fort Ⅰ型截骨中的应用效果。方法:选择20例因上颌骨发育异常行上颌骨LeFort Ⅰ型截骨的患者,术前行薄层颅颌面CT扫描,将CT数据导入Mimics 20.0软件建立数字化模型,并进行虚拟手术设计。同时设计打印出改良数字化上颌骨截骨导板、上颌骨再定位导板和咬合定位导板,术中联合应用3种导板行上颌骨的截骨及再定位。术后1周复查颅颌面CT并进行设计方案的术后验证。结果与结论:①上颌骨模拟位置和术后实际位置距离偏差中位数的绝对值小于 1 mm,牙合平面角度偏差中位数的绝对值小于1°;②图像融合偏差分析中,均方根值=(0.789±0.275) mm,其均数小于1 mm;③提示应用改良数字化上颌骨截骨导板、上颌骨再定位导板及咬合定位导板能够安全、便捷、精准地完成上颌骨Le FortⅠ截骨。

  • 2021-06-16
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2025年中国世界模型发展白皮书

本报告聚焦“世界模型”(World lodels)这一前沿人工智能技术,分析其发展现状技术路径、市场格局及未来趋势。世界模型是理解现实世界动态(包括其物理和空间属性)的生成式 A1 模型。它们使用文本、图像、视频和运动等输入数据来生成视频。通过学习,它们能够理解现实世界环境的物理特性,从而对运动、应力以及感官数据中的空间关系等动态进行表示和预测,加速物理A1的虚拟世界生成,生成可扩展的增强型数据,从而消除数据瓶颈,实现更高效的基础模型训练。

  • 2025-10-12
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制造业数字化转型对绿色创新绩效的影响研究——数字化水平的调节作用

合“中国制造2025”发展战略以及绿色发展理念,从制造业数字化转型的3个维度分析其对绿色创新绩效的影响。运用2013—2018年中国制造业28个行业的面板数据,实证检验制造业的数字化转型对绿色创新绩效的影响,并探究数字化水平的调节作用。结果表明数字化技术转型和数字化创新能力转型均对绿色研发绩效、绿色制造绩效和绿色服务绩效有显著的影响,数字化效益转型则只对绿色服务绩效的影响显著。在调节作用分析中,数字化水平在以下5条路径中具有正向调节作用:数字化技术转型和数字化效益转型对绿色研发绩效、绿色服务绩效;数字化创新能力转型对绿色服务绩效。基于研究结论,提出实现制造业绿色创新发展以及推进制造业数字化转型的建议。

  • 2021-06-16
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华为行业数字化转型方法白皮书

数字化转型势在必行,这已成为所有企业CIO的共识。但在现实中,很多数字化转型计划还是陷入重重困难,其原因大多在于企业内部对数字化转型的认知还不够透彻。尤其是对于那些业务正处于发展和上升期的公司,各个部门的负责人往往认为:我的业务很好,为什么要变?直到现在,同样的问题依旧在困扰着不少CIO。

  • 2021-06-04
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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