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资料(3712个)
《数据基础设施 参考架构》标准草案
级别:
本标准旨在为数据基础设施建设提供统一的参考架构,它定义了数据基础设施的参与角色、活动、功能组件及其相互关系,适用于多种技术体系支撑的数据基础设施建设。本标准详细阐述了用户视图和功能视图,明确了数据提供方、使用方、运营方、服务方、应用方和监管方等六类主体的职责与活动。功...
作者:
国家市场监督管理总局
国家标准化管理委员会
发布时间:2025-05-14
关键字:
数据基础设施
参考架构
可信数据空间
解锁网络安全红利——安全平合驱动价值创造
级别:
本报告探讨了网络安全平台化对企业安全和业务绩效的积极影响,报告不仅分析了网络安全平台化的必要性和优势,还提供了具体的行动指南,帮助企业将安全平台化理念应用于实际的安全管理和业务转型中,推动安全与业务的深度融合。
作者:
IBM
Palo Alto Networks
发布时间:2025-05-13
关键字:
网络安全平台化
AI
安全效能
工业互联网赋能能源化工行业数字化转型研究报告(2025)
级别:
为引导能源化工行业深化数字化转型,本报告面向行业发展需求,探索工业互联网赋能能源化工行业技术架构,梳理依托工业互联网开展数字化转型的方法实践,为企业转型提供有益借鉴。
作者:
工业互联网产业联盟(AII)
发布时间:2025-05-13
关键字:
工业互联网
能源化工行业
数字化转型
数智化供应链白皮书
级别:
本报告围绕模式创新、渠道融合、平台化建设和新技术应用多个维度探讨供应链未来的发展方向和路径;以安得智联数智化实践为背景总结目前供应链领域常见的数智化方法和应用场景,为AI时代的企业供应链数智化转型提供关键参考。
作者:
上海交大-美的安得智联智慧物流与供应链联合研究中心
发布时间:2025-05-12
关键字:
数智化供应链
双碳目标
渠道模式创新
2024年“数据要素×”优秀项目案例集
级别:
本案例集包含了2024年“数据要素×”大赛优秀项目109个,及第一批20个、第二批28个“数据要素×”典型案例,案例聚焦科技创新难点痛点,充分利用数据要素助力工业、社会、医学、自然、交通、法学等方向的科技创新过程向智能化、高效化转型。
作者:
国家数据局
发布时间:2025-05-12
关键字:
数据要素
工业制造
科技创新
绿色低碳
传感器产业研究(2025)——全球传感器细分市场格局与国产替代突围
级别:
本报告深入剖析了全球传感器产业的现状与发展趋势,涵盖传感器的概念、类别、产业链、市场规模、竞争格局及重点领域市场格局等多方面内容。报告从全球和中国两个维度,对传感器产业的市场规模、增长趋势、竞争格局进行了详细的数据分析和趋势预测,旨在为相关企业和投资者提供市场动态和行...
作者:
深企投产业研究院
发布时间:2025-05-09
关键字:
传感器产业
市场规模
竞争格局
2024年度新质生产力视角下的人工智能人才供需与培养研究报告
级别:
本报告聚焦于新质生产力视角下的人工智能人才供需与培养,报告阐述了新质生产力的发展现状及其对经济格局的深刻影响,强调了数字经济与人工智能在推动新质生产力发展中的关键作用。报告深入分析了新质生产力与人工智能人才的特征、能力需求,以及二者在知识与技能层面的融合。同时,对新质...
作者:
中国软件行业协会教育与培训分会
发布时间:2025-05-09
关键字:
新质生产力
人工智能
人才培养
算力电力协同发展研究报告(2025)
级别:
本报告剖析了算力电力协同发展的背景与需求,预测了未来算力用能的发展趋势和特征,阐述了算力电力协同的内涵、要素与发展阶段,探讨了算电协同发展所面临的挑战,提出了算电协同发展的六大关键举措,最后从政策支持、标准制定、产业协同、市场机制等维度,提出了推动我国算力电力协同高质...
作者:
中国信息通信研究院
发布时间:2025-05-09
关键字:
算力电力协同
绿色低碳
数据中心
面向智能制造的工业大模型标准化研究报告
级别:
本报告首先介绍了智能制造的背景和工业大模型的定义与特点,强调其在智能制造中的重要性。接着,分析了工业大模型的现状与挑战,包括政策、行业和技术应用现状。报告提出了工业大模型的参考架构,涵盖技术架构和部署架构,并详细探讨了其在研发设计、生产制造、质量管控等多个应用场景中的...
作者:
中国电子技术标准化研究院
发布时间:2025-05-08
关键字:
智能制造
工业大模型
标准化
企业学习的未来白皮书
级别:
本报告探讨了在经济新常态下企业学习的升级与价值重塑。报告指出,传统企业培训模式已无法满足现代企业的需求,提出企业学习应从个体学习转向组织学习,强调学习与业务的深度融合。报告详细介绍了企业学习的定义、使命和价值主张,探讨了企业学习在赋能业务、组织和文化方面的应用,并提出...
作者:
管理赋能研究院
发布时间:2025-05-08
关键字:
企业学习
数字化转型
AI技术
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