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云技术助力企业数字化转型

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。与此同时,在全球蔓延肆虐的新冠疫情进一步加速了企业“上云”的紧迫感。随着远程办公的兴起,协同办公工具在许多企业中被大力推广,这对基础设施的可靠性、可拓展性和安全性提出了更高要求。

  • 2021-07-12
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人工智能应用实践-新一代数字转型-阿里巴巴

如果对数字化与非数字化的商业业态做出比较,不难发现,在数字化的形态下,万千链接产生的海量数据将商业环境的变化速度和幅度都提升到了一个新的高度。尤其是对于与消费者直接产生联系的行业,媒体社会化与社会媒体化事实上造就了一个连接了亿万人群的“超级数字外场”:一方面,企业的商业决策所产生的影响可以在网络的扁平时空中快速放大;另一方面,所有消费个体的行为和选择,也都可以通过高度连接的网络对商业本身产生巨大的影响。 “数字外场”成为数字化商业业态的重要特征。

  • 2021-06-29
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构筑数字化教育生态新环境

构筑数字化教育生态新环境——电子课本与电子书包研究与发展述评

  • 2021-06-23
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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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世界主要国家产业数字化转型举措

美国是全球最早布局数字化转型的国家,多年持续关注新一代信息技术发展及其影响,奠定了其数字化转型的领先地位。近年来,美国进一步聚焦大数据和人工智能等前 沿技术领域,先后发布《联邦大数据研发战略计划》《国家人工智能研究和发展战略计划》 《为人工智能的未来做好准备》《美国机器智能国家战略》,构建了以开放创新为基础、以 促进传统产业转型为主旨的政策体系,有效促进了数字化转型的发展进程。为引导实体 经济复苏,金融危机后美国进行再工业化,先后发布《智能制造振兴计划》《先进制造业 美国领导力战略》,提出依托新一代信息技术等创新技术加快发展技术密集型的先进制造 业,保证先进制造作为美国经济实力引擎和国家安全支柱的地位。

  • 2021-06-04
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数字孪生、组态与三维GIS工具核心技术功能解析

在工业数字化转型浪潮中,数字孪生、组态软件与三维GIS平台作为三大关键技术支柱,各自在不同维度发挥着核心作用。本报告通过对三类工具的技术功能进行系统性拆解,旨在厘清其技术边界与能力侧重:数字孪生工具聚焦于物理设备的高精度建模与仿真分析,组态工具专注于工业流程的可视化监控与控制,三维GIS平台则致力于地理空间数据的三维呈现与空间分析。通过对三者核心功能的深度解析,为技术选型与系统集成提供清晰的参考框架。

  • 2025-10-06
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人工智能如何重塑金融业

近年来,人工智能技术突飞猛进,大数据与人工智能已在金融乃至更广泛的社会经济领域扮演越来越核心的角色。从金融视角来看,目前,厦门大学已设立“人工智能金融学”辅修专业、金融专属专业及微专业,并推出“人工智能+数据科学”双学位项目,还计划进一步推出“智慧金融”类的新型学位项目,持续推动人工智能在金融教育与科研中的深度应用,致力于推动人工智能在金融领域的交叉应用。

  • 2026-03-14
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自动化行业:实现红帽企业Linux自动化

红帽? 企业 Linux? 是在数据中心、云端和 网络边缘实现稳定、可靠且一致的 IT 环境 的重要基础。 然而,在管理像红帽企业 Linux 这样灵活的平台的同时, 还要维护复杂、异构的系统和应用,这会越来越耗时且 容易出错。这还可能会导致 IT 运维效率低下、性能问题 或安全风险,尤其是当漏洞没有及时解决时。

  • 2026-02-05
  • 阅读112
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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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试图还原真实的训战, 从理念到方法, 从消化到创新, 回答的核心问题如下: ·到底什么是训战? 训战提出的背景和被赋予的使命是怎样的? ·训战是如何实现提升学习效益 、 加速关键人才培养的? ·训战瞄准的业务场景和需求是怎样的? ·如果要实施训战结合的学习或人才培养项目, 其中的一些关键技术 、 方法应该如何作? · 随着技术发展, 训战的可能进化路径和样貌会是怎样的?

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