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数据要素与数据资产资料合集
数据要素和数据资产是数字经济的核心,驱动着经济的创新和增长。数据要素价值化涉及其内涵、实现机制、驱动因素和障碍,而数据资产化则关注数据资源化、产品化到资产化的过程。两者的价值评估需综合考虑数据质量、应用场景、市场潜力和风险。本专题将围绕数据要素与数据资产展开探讨,解读数据要素与数据资产化的内涵和意义、方法和路径、应用与实践等内容,提升在数字经济时代的数据素养和竞争力。
发布时间:2024-05-30
生成式人工智能(AIGC)资料合集
生成式人工智能(AIGC)作为新兴的智能化浪潮,正深刻影响制造业的各个方面。它通过提升生产效率、加速产品设计流程、强化质量控制和知识管理,增强了企业竞争力。其集成应用不仅加速了产业规模增长,降低了AI开发难度,还预示着制造业智能化转型的广阔前景,引领制造业进入一个以数据和算法为驱动的新时代。本专题收集了生成式人工智能(AIGC)的相关资料,帮助企业了解生成式人工智能(AIGC)技术、应用及发展前景。
发布时间:2024-04-28
人工智能大模型资料合集
人工智能大模型凭借其庞大的数据学习能力和复杂的算法结构,正在制造业中扮演着越来越重要的角色。这些模型通过分析和学习大量的生产数据,能够提供生产流程优化、质量控制强化、设备维护预测等多方面的智能决策支持。它们使得制造过程更加自动化、精准和高效,同时降低了生产成本和提高了产品的质量。随着技术的不断进步,人工智能大模型预计将在制造业中发挥更加关键的作用。本专题聚焦人工智能大模型技术的相关资料,帮助企业了解大模型在各领域的应用及发展现状。
发布时间:2024-03-29
半导体行业智能制造及行业发展资料合集
半导体作为信息时代的基石,近几年的发展备受关注。对于半导体行业来说,智能制造技术应用至关重要,尤其在研发、生产、供应链等领域。在研发领域,智能制造技术能够帮助其缩短研发周期、提高研发效率、优化设计流程;在生产领域,可以提高生产效率、降低成本、提升质量;在供应链领域,能够提升供应链的敏捷性与健壮性。本专题将聚焦半导体行业智能制造实践及前沿技术的应用,解读半导体行业发展态势,供企业参考借鉴。
发布时间:2024-02-29
算力的技术应用及产业发展资料合集
发展数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择,在数字化、智能化时代,算力就是数字经济发展的核心生产力,智能算力就是创新力。当前人工智能正向多场景、规模化、融合度高的阶段发展,数据量急剧增长,算法模型愈加复杂,应用不断延伸.这对智能算力的发展提出了更高要求。本专题聚焦当前全球及我国智能算力技术的总体情况、智能算力应用、智能算力产业发展现状及未来趋势。
发布时间:2024-01-31
工业互联网标识解析资料合集
工业互联网标识解析体系建设是我国工业互联网发展战略的重要任务之一。当前我国工业互联网标识解析体系建设已步入快车道,工业互联网标识解析已全面融入工业企业研发、采购、生产、仓储、物流、销售环节,在企业内外部产生价值,帮助工业企业提升产品质量、提升管理效率、促进模式创新。本专题汇集了工业互联网标识解析的相关研究报告及行业应用,供制造企业参考。
发布时间:2023-12-26
电子电器行业智能制造资料集锦
当前我国电子制造行业还存在人力和原材料成本上升、交货期越来越短、环保法规要求、客户的价格产品及质量追溯等压力。因此,电子行业迫切需要通过智能制造来实现精益化生产、加快产品迭代、实现计划与物流的协同、物料和质量全流程追溯、设备与工艺的无缝连接、供应链上下游的透明化管控等重点。本专题聚焦电子行业应用实践,探讨电子行业智能制造之道。
发布时间:2023-07-28
商业智能资料合集
商业智能(Business Intelligence,BI)是企业数字化过程中的重要环节,通过整合、组织和分析数据,BI将数据转化为有价值的信息,为企业管理和决策提供强有力的支持,成为企业迎接变革和商业创新的关键决胜因素之一。本专题聚焦BI发展趋势,对BI在企业中的常见应用场景做了介绍,帮助企业的BI建设与数字化转型提供参考和指导。
发布时间:2023-06-29
边缘计算资料合集
为了解决传统数据处理方式下时延高、数据实时分析能力匮乏等弊端,边缘计算技术应运而生。边缘计算技术是在靠近物或数据源头的网络边缘侧,通过融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台,就近提供边缘智能服务。本资料专题整理了边缘计算相关的一系列研究报告以及专家讲解,供参考借鉴。
发布时间:2023-03-31
数据安全资料合集
近年来,伴随着数字经济的蓬勃发展,数字孪生逐渐成为产业各界关注的热点技术,持续向智能制造、智慧交通、智慧城市等垂直行业拓展,助推经济社会数字化转型,实现行业发展新业态。本专题聚焦数字孪生,对其特征进行了阐述,并针对当前数字孪生的技术热点、应用领域、产业情况和标准化工作进展进行了分析。通过本专题可帮助工业企业更加深入地了解数字孪生,更好地实施数字孪生系统,更有效地发挥数字孪生系统在工业企业中的应用。
发布时间:2023-02-28
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