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127页PPT|数据中台的满分资料,中台的运营及实战

127页PPT|数据中台的满分资料,中台的运营及实战

  • 2024-02-17
  • 阅读265

装备仪器企业数字化转型实践

数字化转型能给制造业的赋能,真正核心有两个,第一是管理的数字化转型,第二是围绕所生产的产品,做好产品,卖好产品,服务好产品,实质上转的是企业全业务域的运营管理能力。而管理能力上不去,归根结底是人的思维逻辑问题,是对客户需求、业务运营逻辑等因素的理解不够清晰彻底。数字化还是需要从自身产品、自身业务出发,明确数字化转型的“目标-路径-方法”。

  • 2024-02-17
  • 阅读185

Gemini1.5突然发布,最新技术报告!总体上性能暴增,最惊艳的是支持100万Token窗口

这次的发布非常突然,并且距离1.0的正式发布,甚至不到3个月!整体模型性能大幅增强,并且支持100万token上下文窗口,为目前所有大模型中最长的存在! 感兴趣的话下载原版或翻译版查看哦!这则技术报告比起Sora也是很惊艳的一次发布!

  • 2024-02-17
  • 阅读257

“数智眼”——数字工程体系架构

为实现数字工程“控全局、破孤岛、跨时空、聚能力、强智能、深协同”六大能力,赋能物理产品或系统,进而满足各类应用需求,提出以“智能中枢”为核心,以“物理线程、模型线程、数据线程、服务线程”四大线程为主线的数字工程体系架构。

  • 2024-02-17
  • 阅读598

185页,智能工厂总体建设方案合集

今天给大家整理了关于电子类、家电类、汽车类、能源类基于工业互联网智能工厂总体建设方案的资料

  • 2024-02-17
  • 阅读273

某集团数字化平台建设实践

集团高质量发展中的极端重要性。必须统筹规划,标准先行,打牢基础,不畏难、不焦虑、重行动,牢牢把握数字化转型的方向、路径、目标;必须以数字说话,助数据先行,让信息共享,需求部门提好需求,业务部门做好对接,技术部门做好保障;必须实现业务流程化,业务数字化,数字业务化,扎根集团实际,紧跟问题导向,全面提升数字化转型能力,做好服务;必须一车双轮,软硬兼施,遵守契约,保证安全,系统安全加固要同步建设,同步实施,做到数据传输、存储和使用安全,提高数据后台管控能力;必须面向企业、面向公众、面向社会,加快应用推广,深挖潜在需求,不断迭代系统,持续优化服务,擘画内循环,对接外循环,做好系统对接、数据融合、平台运营。

  • 2024-02-17
  • 阅读195

央企城投集团数字化转型规划

城投公司开展数字化业务要合理制定落地路径。城投公司需充分了解自身优劣势,和在数字化产业方面的需求和亟需解决的痛点难点,按照符合自身特点路径落地,避免因盲目跟风,生搬硬套造成的资源、资金投入的浪费。城投公司应加大力度引进和培育数字化人才,可考虑制定数字化应用绩效考核办法,调动各层级负责人和员工主动性和积极性,培养数字思维、数字认知和数字技能。

  • 2024-02-17
  • 阅读567

数字化转型中不同企业的中台战略及架构设计

数字化转型对企业的IT系统提出了更高的要求:业务与技术深度交互,适应互联网时代,实现企业运营模式的重构,加快传统业态下的业务变革。如何通过IT演进支撑企业业务变革,成为包括运营商在内的数字化转型企业需要思考的问题。 中台战略是企业数字化转型的必经之路 在信息化时代,企业通过将客户、产品、规则和业务流程以数据形式录入系统,实现企业信息化。传统烟囱式IT架构以平台化架构承载业务逻辑和功能实现。传统烟囱式IT架构(如图1所示)导致数据“孤岛”,数据关联价值、融合价值无法发挥。从功能架构上看,烟囱式IT架构会导致承载相似业务的平台出现低水平重复建设的问题,且各个业务系统间互联互通难度高。中台思维应运而生,其本质是通过数据贯通融合和功能开放共享,实现面向前台的敏捷响应,降低研发成本,加速创新业务孵化。

  • 2024-02-17
  • 阅读193
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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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