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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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工业互联网信息安全实验室解决方案

工业互联网的安全,涉及采集、传输、存储和分析数据的制造生产流程的整个环节。在工业互联网环境中,一旦系统连接了网络,机器和设备就可能会遭到攻击,生产过程会受到破坏和干扰,甚至停止。

  • 2021-10-11
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数字孪生城市的智慧化云服务.软通智慧.杨旭青

基于物联网及大数据驱动的“数字皮肤”及”数字中台”技术在新型智慧城市领域的实践 软通智慧是中国领先的智慧城市技术服务和运营商 软通智慧是中国智慧城市行业生态核心节点企业 主要产品线:聚焦城市刚需,专注智慧城市重点领域 新型智慧城市的特点 基于“云管端” 构建万物互联的智慧城市,实现无处不在的感知 用数字孪生理念打造智能城市,加快城市新型治理理念 基于AI(人工智能)技术的事件预判、分发、处理系统 城市仿真,认识和改造城市的重要方法,是城市大 脑的核心组成部分 CityCIM–城市虚实交互平台 城市数字孪生建设的发展路径——以数据为载 体,实现人-物理世界-数字世界的互联互通 以数据为载体,实现人-物理世界-数字世界的互 联互通-镜像城市总体架构(12345模型) 城市数字孪生发展以实现可持续发展为目标,通过技术 和场景的融合,实现城市数字孪生专属的发展目标和观 点 城市数字皮肤(城市智联网),实时感知城市,城市建设的数字 化基础 数字皮肤 智慧共同杆 城市大数据中心 案例

  • 2021-06-23
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数字孪生技术在大坝安全与灌区应用的设计方案

数字孪生技术作为一种新兴的数字化技术,通过在虚拟空间构建与物理实体高度匹配、实时联动的"数字镜像",实现对实体的监测、分析、模拟与优化,为解决上述问题提供了新思路。数字孪生技术已在水利领域得到初步应用,如三门峡水利枢纽借助数字孪生平台,与小浪底等水库协同调度,实现了腾库迎汛、水库排沙、生态补水等多目标共赢。在大坝安全监测方面,数字孪生技术能够实现对大坝变形、渗流、应力等参数的实时监测和分析,提高安全预警的准确性和及时性。在灌区管理方面,数字孪生技术能够动态优化水资源配置,实现精准灌溉,提高水资源利用效率。

  • 2025-09-24
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中服云工业物联网平台在城市供水设施运维中的应用:设备管理与数字孪生深度分析

中服云作为工业物联网领域的领先厂商,其工业物联网平台系列产品为智慧水务系统提供了强大的技术支持。中服云工业物联网平台设备版与数字孪生版,凭借差异化的技术设计,覆盖了从中小型水务企业到大型水务集团的全场景需求,为城市供水运维提供了完整的解决方案。设备版专注于设备资产全生命周期管理,通过物联网技术实现设备状态的实时监测与预警;数字孪生版则基于中服云物联网平台和数据中台打造,提供实时数据2D/3D集成、GIS建模、倾斜摄影展示监控功能,实现供水系统的可视化管理与精准决策。

  • 2025-09-19
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XXX云数据中心解决方案

某新建园区云数据中心解决方案,我国电子政务的发展是以我国政府信息化的进程为背景的,2000年至今,电子政务发展是从政府上网走向电子政务全面建设。在电子政务的推进过程中,各种问题也渐渐暴露出来,困扰着电子政务的管理部门,主要表现为:由于缺乏统一规划,各部门电子政务建设自成一体,因此,不管实际业务需求的多少,业务量的大小,功能的强弱,都必须进行机房和配套机房环境的建设,购置网络设备、服务器、数据库等一整套的软硬件,各部门需要自行管理和维护这些基础设施,这种小而全分散建设导致资金投入大,资源利用效率低,管理成本高,不利于信息资源开发利用,制约了电子政务的发展。

  • 2024-09-12
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以CAx技术助力企业数字化升级

数字经济席卷全球,各个行业的企业领导者们均在探索如何通过数字 化转型,利用大数据、人工智能、物联网等技术来提升竞争力,而云 技术则是推动和实现企业数字化转型的关键基础设施。

  • 2023-01-29
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数字孪生城市物联感知融合应用

“借助更泛在普惠的感知,更快速度的网络、更智能融合的计算,一种更加智能化的新型城市将得以创建,不久后的将来,以数字孪生城市为代表的新型智慧城市发展新理念和新模式将成为现实。”

  • 2021-10-14
  • 阅读1074
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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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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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