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服装企业数字化转型正确的发展阶段

数字化转型共分为五个发展阶段:初始级发展阶段、单元级发展阶段、流程级发展阶段、网络级发展阶段、生态级发展阶段。 数据是数字化转型的关键驱动要素,不同发展阶段的组织在获取、开发和利用数据方面,总体呈现出由局部到全局、由内到外、由浅到深、由封闭到开放的趋势和特征。

  • 2021-07-30
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以“技术强密度”为核心,数字化转型2.0升级智能工具革命

当前,全球信息通信技术正进入技术架构大迁徙时代,企业数字化转型正在经历从基于传统IT架构的信息化管理即数字化转型1.0阶段,迈向基于云架构的智能化运营即数字化转型2.0阶段。前不久IDC发布的2020中国ICT市场预测强调,2020年数字化转型进入2.0阶段,其核心是实现规模化倍增创新。

  • 2021-07-12
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计算机辅助设计种植导板精确性及其影响因素

计算机辅助设计种植导板精确性及其影响因素

  • 2021-06-23
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极简视野下乡村学校的一对一数字化教学模型实践

为了在乡村学校实现《教育信息化2.0行动计划》所提出的教育观念更新、教育模式变革、教育体系重构、有效消除教育“数字鸿沟”等目标,作者针对现行乡村学校的教学实际情况,以一对一数字化学习环境为例,在现行多种教学应用模式的基础上,分析并提取出各个模式的主要内容与共同要素,结合乡村教育的实际需求进行简约化处理,构建出以BA4C模型为原型的一对一数字化学习环境教学模型——SBA4C,并将此模型应用于乡村学校的教学实践,开展了一系列教学活动,通过分析发现课堂教学结构开始呈现较好的变化趋势。

  • 2021-06-17
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后疫情时代银行保险业数字化转型思考与突破_——以山东省为例

数据就是价值,数字就是生产力。近年来,银行保险业数字化转型取得积极成效,疫情冲击更进一步加深了推进数字化转型的普遍共识。笔者在广泛开展实地调研、问卷座谈的基础上,全面总结了山东省银行保险业数字化转型在优化完善机制、支持实体经济、改进服务方式、防范重大风险、参与社会治理等八方面的良好成效,深入剖析了机制、数据、人才、安全等方面存在的突出问题,并结合研究结论,提出了聚焦“双循环”新发展格局、突出高频化金融服务场景、厘清差异化实施路径、筑牢信息安全基础、提升金融监管水平等优化改进的政策措施。

  • 2021-06-17
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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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电网企业_大后台 强前端__工程数字化审计应用研究

本文对电网企业工程数字化审计进行了探索,在“后台”通过多个系统数据库支撑构建的多维审计模型监测电网工程建设情况,在“前端”通过可视化辅助分析工具形成数字化 审计分析场景,以丰富的数据和图形化方式直观展示和分析电网工程建设领域存在的问题和风险,以提高电网建设水平。

  • 2021-06-16
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工程数字化建造技术在隧道机械化快速施工中的应用探索

以“BIM+隧道机械化施X-”为切入点,以攻克隧道钻爆法机械化快速修建技术难题为目标,以郑万高铁苏家岩隧道“加强I型”机械化配套施_Y-隧道实践为依托,总结隧道快速施工修建关键技术:,探索BIM技术在隧道机械化配套施工管理过程中发挥优化施工工艺、降低安全风险和提质增效等重要作用。针对隧道机械化施工_y-艺参数、X-效指标、配置标准及成本测算等方面,以数字化手段进行总结并形成系统性成果,为川藏铁路建设“开山铺路”。

  • 2021-06-16
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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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