在 EPM 领域，中国企业与国际企业相比最大的问题是：战略、计划、预算、报告分析、绩效等都是部门级独立应用，难以形成企业级管理合力。如何破这一困局？
行业痛点： 中心云无法满足大型制造企业对网络、 平台和数据私有化要求， 中心云的时延明显， 不满足生产车间现场控制指令下发对 时延的要求。 ？ 产品描述： 在移动网边缘提供IT服务环境和云计算能力， 减少网络操作和服务交付的时延， MEC边缘业务平台满足超低延时、 高可靠 的、 本地化处理的工业要求。
SC-GP-GW301通用型数采仪是一款集数据采集、存储、 边缘计算于一体的智能采集终端。支持网页配置，协议驱 动丰富、广泛应用于汽车制造、化工、能源、风电等工业 领域的设备数据采集。
基于公共价值理论范式,以公众为中心,从公众需求侧出发: 当前政务服务智能化建设的整体水平如何? 政务服务智能化建设应用效果如何,是否能够满足公众需求,并认上公众拥有良好的服务体验? 不同层级和平台(网页端、移动端、热线端)在智能化建设探索过过程中存在什么问题? 未来以公众需求为导向的政务服务智能化建设应当如何创新发展,提升公众满意度?
通用大模型市场当前虽入局者众多，但终局将高度集中，未来将由 5-6 家厂商主导；应用层厂商 及甲方企业应着眼终局，从大算力、巨量数据集、端到端 AI 工程化能力以及应用生态伙伴等维 度综合考虑，慎重选择合作伙伴。
国家对于数据要素愈加重视，势必加快企业数字化转型，推动企业上云用数赋智，政务云、行业云、国资云等快速发展，进一步催化云计算市场服务需求。数据存储是云的数据载体，构建先进可靠的多云数据存储能够促进数据要素的共享，流动，保障数据安全。
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不断变化的客户偏好,日益增长的监管压力,以及对碳排放担忧的增加,都迫使企业加快数字创新的步伐。与此同时,产品、软件和服务日益融合,正在为跨行业的下一个大转型创造机会。我们称这个转型的新时代为“智能产业”。
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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
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。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程，编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态，积极听取产业界的意见与建议，不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容，适时修订并发布报告的新版本，以更好地推动算力互联网发展。
为更好地推动数据智能服务产业发展，本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势；第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素；第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱；第四部分阐述数据智能服务的产业载体，第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式，最后根据上述研究，从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势，为我国数据智能服务产业发展提供参考。
通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取，包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。
利用人与大数据技术，结合专业的中医疾病、证候/治则知识库、疾病知识图谱等，研发了医用智能处方椎荐系统。它能够无缝植入到医院现有的HIS和医生工作中，不改变医生工作流程，输入患者信息、证候、主诉等信息智能推荐方剂和备用饮片药，医生进行加减化裁即可成方，节省医生诊疗时间，提高工作效率。
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