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IDC&端点科技:2023全链协同链接未来-以供应链为核心的新一代ERP

在政策、技术、创新和生态的多重驱动作用下,数字化企业的运营形态、经营链路以及管理模式都在发生深刻的变化。数字化的广泛连接和信息交换能力,使传统B端和C端市场的清晰界限变得模糊,企业在面向终端用户的布局上,将更加趋向于跨界融合下的全场景覆盖,从而使商业模式不断获得创新。同时,供应链和市场端的管控难度在不断提升,故企业端到端的全链路贯通能力变得更加重要,全链路协同水平将深刻影响企业未来的发展空间。此外,数字化时代的企业管理理念也需要持续升级,从以产品为中心的单一价值导向,转为以客户为中心的价值重构,进而寻求多方共赢。

  • 2024-01-31
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基于国产化BIM与CIM的新型城市建设方案(65页 PPT)

整个报告围绕自研BIM产品的背景和研发内容及应用进行介绍,是一个很好的国产化BIM探索实践。现阶段我们不是做不出三维CAD产品,而是怎么去推广运营实现国产化替代,去在具体的项目实践中进行应用。

  • 2024-01-31
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IDC&腾讯云:2023下一代云助力企业智能加速-聚焦平台能力支撑智能化业务发展

IT技术促使企业从单点创新迈向智能创新。生成式AI和大模型的快速发展,带来了新的交付模式和创新形式,企业在从单点创新经历规模化创新后,全面迈向智能创新阶段,创新的思路也将从“基于人获取资源”升级为“以智能化工具为驱动”。

  • 2024-01-31
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M2觅途咨询:2023年氢能产业洞察白皮书

能源是国民经济的命脉。随着工业化和城镇化进程的不断提升,我国已成为全球能源消费大国。与此同时,我国能源对外依存度高、结构有待优化、碳排放量大等问题也不断显现,可持续发展、能源转型、能源安全等成为我国重点发展 领域。氢能是一种来源丰富、绿色低碳、应用广泛的二次能源,正逐步成为全球能源转型发展的重要载体之一。2022 年 3 月,国家发展改革委、国家能源局联合印发《氢能产业发展中长期规划(2021-2035 年)》,以实现“双破”目标为总体 方向,明确了氢能是未来国家能源体系的重要组成部分,是用能终端实现绿色低 碳转型的重要载体,也是战略性新兴产业和未来产业的重点发展方向。

  • 2024-01-31
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ODCC:2023绿色算力技术白皮书

着我国产业结构持续优化升级,算力已成为推动各领域数字化、智能化转型的重要基石。算力是数字经济时代集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的关键生产力,为推动数字中国建设提供了有力支撑。2020 年 9 月我国正式提出“双碳”战略目标以来,绿色低碳、节能环保成为各产业布局的底层逻辑,经济社会对生产、应用和消费绿色算力提出明确诉求。

  • 2024-01-31
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OSCAR&超神经:可信开源人工智能大模型案例汇编(第一期)

随着开源技术占据各大新兴领域的技术路线,其不断丰富人工智能领域的应用场景。2023年,Meta 相继发布 Llama 和 Llama2,很快成为广受欢迎的开源大模型,也成为许多模型的基座模型。开源大模型可以促进技术的共享和交流,加速人工智能的发展,但也存在数据隐私安全风险、许可协议尚未形成共识、产业生态不健全、商业模式不清晰等问题。

  • 2024-01-31
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Web 3.0之数字人营销白皮书

消费者核心关注数字人的外在特征及应用场景,其本质仍在探讨“虚拟与现实的边际;用户对于数字人的预期已然从硅基生物趋向“碳基”生物,数字人基于“人”的本质,将具备碳基生物的无限创造性及可塑性;以终为始,数字人营销价值覆盖营销全链路,将呈现一场完美的“业务闭环。

  • 2024-01-31
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What's Next 2024 TikTok 全球流行趋势报告

2023 年,TikTok 的社群坚定信心、破局现状,打造了焕然一新的内容创作和消费方式。他们突破了传统的信息屏障、降低了理解门槛,促使更多内容创作者参与其中,拓展更多贴合受众需求的内容,使创作率达到新高。 对于有些广告主来说,平台的成长为他们带来了砥砺前行的新驱动力。但有些广告主却在潮流的变迁下停滞不前。如果品牌不尝试逾越屏障,可能会望而却步,错失TikTok 营销的良机。

  • 2024-01-31
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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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