大数据应用能力对企业创新绩效的影响研究——供应链协同的中介效应与战略匹配的调节效应
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技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
从260年前的第一次工业革命，到以人工智能、大数据、物联网为代表的数字技术驱动的第四次工业革命，人类社会经历了蒸汽时代、电气时代、信息时代，并正在处于智能时代之中。每一次的跨越式的进步，都是由技术变革带来生产力的大幅提升，并催生出全新的行业，全新的生态，推动着时代不断向前。
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互联网商业的节奏变化快 ，数据在不断增加 ，技术在不断升级，新零售到底要怎么做？ 无论是传统企业还是互联网企业，都站在了同一条起跑线上——数字化转型。从商业模式上简单概括，就是连接用户，帮助用户打通内部数据 ，驱动数据智能，创造更大的用户价值。从技术层面看，核心是“业务数据化，数据业务化”。从单一的多业务系统向统一的业务中台转变。
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连续大规模生产、大进大出 生产计划根据生产能力和市场需求预测 原料成本比例高 大宗原料和产品过磅或流量计量 设备密集型，除正常大修外不能停车 DCS自动化控制 产品大批量、品种少，一般几种到十几种 产品形态：固体袋装、散装和液体、气体罐装，区分等级 成本核算采用分类法+分步法
在进行相关机器学习数据标注任务前,应明确本次标注工作的技术标准,生成详细的技术说明文件。标注任务的技术说明文件应包含本次描述文件的版本信息、标注工作的任务背景、标注数据的应用场景、标注数据的类型、标注方式、导入导出格式、标注结果格式、标注结果可选值、标注工作的实施环境、数据保密规则、标注的正确示例、标注的错误示例以及术语体系规范化要求。
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