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产业互联网数字化生态汇报方案-全版(84页PPT)

2019年政府工作报告,提出中国未来重点发展目标之一:新旧动能接续转换。包括传统产业升级和新兴产业规模化。产业互联网构建新型的、产业级的数字生态,打通各产业间、内外部连接,以新兴产业的技术提高传统产业效率、以传统产业的市场带动新兴产业规模,达到1+1>2的效果,从而能够支持动能转换更好更快地实现。

  • 2023-08-04
  • 阅读293
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  • 85页
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数字化车间MES方案(共85页)-佰钧成技术

生产计划复杂 效率低,工作量大,周期长; 生产计划执行准确性不高,生产工单准时完工率过低; 计划人员很难得到实际生产进度的准确信息; 沟通成本高; 计划调整难度比较大。计划变更或者紧急插单时,需重新评估整个生产计划。

  • 2022-01-15
  • 阅读400
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  • 85页
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1_1_数字电网实践白皮书2021_南方电网

2021年,在数字电网建设的背景下,推进数字技术平台、数字中台、数字服务、数字运营等建设

  • 2021-12-22
  • 阅读762
  • 下载3
  • 85页
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智能制造数字化工厂解决方案(84页 PPT)

信息系统 与 生产 设备 连接 实现 生产 计划 的直 接在 设备 上的 落实 . 2 、 M 2 M 生产 设备 之间 连接 实现 生产 工艺 之间 自动 协调 . 3 、生产 设 备与 生产 人员 的 连接 实 现生 产过 程的 随时 监控 和 调整 。 4 、生产 设 备与 产品 的连 接 实 现生 产的 及时 切换 C/O 。 5 、产品 质 量的 自动 检测 和 优化 。

  • 2024-03-15
  • 阅读1533
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  • 84页
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2026全时段清洁电力中国电力市场政策展望报告

EnergyTag委托并由琅韬商务咨询(上海)有限公司(The Lantau Group,以下简称"TLG”)编制本报告。本报告旨在促进对中国电力市场、清洁能源及电力溯源发展的讨论与理解。尽管在编制本报告过程中已采取合理的谨慎措施,EnergyTag、TLG及其作者不就本文件所载材料的准确性、完整性或适用于任何特定目的作出任何明示或暗示的陈述或保证。本报告不应被解释为法律、金融、监管或投资建议。本报告所表达的观点仅代表作者及贡献者在撰写时的观点,并不必然反映所有被提及的组织、机构或利益相关方的观点。

  • 2026-08-03
  • 阅读130
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  • 84页
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2026面向企业的AI智能体全生命周期安全体系白皮书

本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系,全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点,并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地,同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。

  • 2026-05-15
  • 阅读337
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  • 84页
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2025年人力资源共享服务中心价值大奖获奖案例集

由智享会主办的"2025人力资源共享服务中心价值大奖"于2024年12月正式开展。本次大奖延承"价值大奖"系列评选宗旨,以"汇聚优秀企业、发现最佳实践、引领人力资源行业发展"为目标,旨在打造权威、专业、具有公信力的人力资源奖项。智享会秉持着公平、公正、公开的原则,有幸邀请到由7位企业HR高管及人力资源负责人组成的独立评委团严格把关(排名不分先后,以姓氏拼音字母顺序排列):时任百胜中国控股有限公司首席人力资源官丁时彦、时任蒙牛集团人力共享服务中心负责人高峰、时任药明生物 HR解决方案与交付中心负责人蒋海滨、时任京东方科技集团股份有限公司副总裁&HRSSC负责人刘凡、时任三一集团副总经理&人力资源CIO王崇良、时任科勒厨卫集团国际业务人力资源副总裁吴燕、时任快手人力资源副总裁&HRSSC负责人张贤,并邀请众合云科集团创始人兼CEO余清泉和众合云科集团副总裁黄柏南作为评委会特别顾问参与评选。众合云科旗下51社保作为此次智享会人力资源共享服务中心价值大奖的全程合作伙伴,在奖项评选过程中提供了宝贵的第三方意见。

  • 2026-02-03
  • 阅读235
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  • 84页
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2025年AI未来家应用场景研究报告

人工智能是人类发展的新领域,是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,也可以是造福人类的国际公共产品。近年来,A1大模型(如ChatGPT、Sora、DeepSeek等)不断升级送代,从研发转商用,应用及终端等产品也持续涌现,AI产业正经历从专用人工智能逐渐向通用人工智能(AGI)的跨越式演进。

  • 2025-10-18
  • 阅读272
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  • 84页
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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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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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