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数字化转型企业上云建设方案

在信息技术高速发展的今天,所有的企业都面临通过信息科技改变企业的发蔚县,不得不主动或者被动的与云技术接轨。因为云端数字化也是一个企业进行IT能力云化转型的过程。 云端数字化转型的本质是全面策动企业营销渠道,企业管理,企业服务交付等业务能力全渠道、协同数字化建设与应用,从IT节省成本转向推动业务发展。

  • 2021-06-04
  • 阅读743
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科技赋能中小银行数字化转型

发展数字经济,是推动经济高质量发展的必由之路、是构建“双循环”新发展格局的必然选择、也是商业银行加快数字化转型的全新历史机遇。

  • 2021-06-04
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工业互联网边缘智能的发展现状与前景展望

本文围绕协同计算、资源隔离、隐私保护等工业互联网边缘智能关键技术的研究现状,结合边缘智能在设备管理服务、 生产过程自动化、制造辅助等工业互联网典型场景的应用进行了具体分析。

  • 2021-06-04
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《消费品工业“十四五”高质量发展的思路与对策》

随着国家扩内需和改善民生政策的深入实施,我国消费规模迅速增长。消费者对个性化、多样化、品质化产品的需求日益增长,健康、绿色、智能和高品质的产品更受市场欢迎,智能家居、电子产品、个性化定制 商品等成为消费热点

  • 2021-06-04
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边缘计算和云计算的融合实践

国内高精度零配件制造厂商,对于高精度零配件有非常高的质检需求,通过百度边云融合物联网平台实现质 检场景下的:数据采集、边缘AI推断、模型部署等工作。

  • 2021-06-04
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2021年中国人工智能在银行业中的应用行业概览 -头豹

从2016年起,中国各银行机构都在使用裁员,缩减招聘规模等手段以减少基层员工的数量,利用人工智能技术替代人工完成各项业务,该举措不但削减银行的人力成本,更提升了银行的运营效率。银行业数字化、智能化转型将是保持产长久活力的必由途径。人工智能的应用将为银行业生产经营活动带来革命性的转变,将是推动银行业数字化、智能化转的核心动力。人工智能应用的持续深化将是中国银行业未来发展的主要趋

  • 2021-06-04
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工业互联网下的智慧电厂创新应用(85页 PPT)

习近平主席2017年9月在金砖国家工商论坛开幕式上发表主旨演讲,长篇宏论可用“新亮点,新思路,新蓝图”来概括。三个“新”字让人振奋向前。充分利用云计算、物联网、大数据等新- -代信息通讯技术为企业构建自动化、数字化、可视化、智慧化工厂,改造提升传统产业,大力推动生产方式,管控模式转变,实现产业升级和企业卓越运营。

  • 2021-04-23
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数据仓库生命周期工具箱

数据仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储,出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业,提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

  • 2021-03-26
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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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算力互联网体系架构研究报告

算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程,编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态,积极听取产业界的意见与建议,不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容,适时修订并发布报告的新版本,以更好地推动算力互联网发展。

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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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人工智能算法与应用场景介绍

通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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