智慧园区顶层设计解决方案(39页PPT)合 作产业园、产城融合示范区等新业态和新模式将不断涌现。 发展背景 2010 年,有 25 家经济技术开发区升级为国 家经济技术开发区,这使得我国目前共拥 有 79 家国家经济技术开发区。 79 个国家级经济技术开发区 GDP 占全 国 GDP 总值约 5% ,且增长率是全国增长 率的 两倍左右。 本世纪初,国外一些信息技术专业研究机构, 如国际电信联盟( ITU )、美国数字政府学 的重要载体, 开发园区在中国经济及社会发展过程中发挥着举足轻重的作用。 国内 城市建设以“智慧园 区 ”与“智慧社区 ” 国外 城市规划与设计发展 的主流目标是建设 发展趋势 79 个国家级经济技术开发区 GDP 增长趋 势 2010 年 6 月份全国经济技术开发区的数 量 “ 智慧城市 ” 为两大抓手 “ 智慧 ”是一种能力 代表着围绕用户提供服务的能力 代表着在战略层面研判发展趋势的能力10 积分 | 39 页 | 9.22 MB | 3 小时前3
罗克韦尔自动化《2024年智能制造现状报告》(第九版)件 问题: 贵公司已采用或计划采用以下哪些智能制造硬件/智能设备? 基数:1567 网络硬件 传感器和仪表 可编程逻辑控制器 (PLC) 联网设备 工业计算机 84% 79% 82% 79% 73% 问题: 贵公司已采用或计划采用以下哪些智能制造软件解决方案? 基数:1567 生产监控 供应链规划 (SCP) 企业资源规划 (ERP) 质量管理系统 (QMS) 网络安全实践和标准 STEM(科学、技术、工程、数学)技能 智能技术知识 分析性思维 问题:在未来 12 个月内,下列知识和/或技能对贵组织招聘下一代员工的重要性如何? 基数:1567 79% 77% ::制造商面临的最大挑战:: 第九版年度智能制造现状报告 问题:2024 年,您计划在哪些领域使用 人工智能/机器学习? 选择所有适用项。基数:1567 美洲地区 43%0 积分 | 37 页 | 5.96 MB | 5 月前3
埃森哲 -展望 智能制造80 70 60 50 40 30 20 10 0 23 34 37 36 26 31 34 24 38 33 31 27 80 84 83 80 87 79 74 79 76 71 73 76 航天和国防 公用事业 汽车(辅材/部件) 石油和天然气 生命科学 所有行业平均分 消费品和服务 高科技 化工 工业设备 金属和采矿 汽车(整车制造)0 积分 | 38 页 | 5.33 MB | 14 天前3
中国海外园区可再生能源开发技术潜力评估资源利用型园区 76 76 罕王-富域产业园 Tier3 多元综合型园区 77 77 老挝云橡产业园 Tier3 农业开发型园区 78 78 中国-东盟北斗科技城 Tier3 技术研发型园区 79 79 老中甘蒙钾盐综合开发区 Tier3 多元综合型园区 80 80 中非先锋自贸区 Tier3 多元综合型园区 81 81 中乌泛达农业科技示范园区 Tier3 农业开发型园区 82 82 中国沙特(吉赞)产业园10 积分 | 68 页 | 11.63 MB | 5 月前3
苏州工业园区近零碳园区建设路径研究摘要报告--苏州中咨工程咨询”改 造,新建改建社区专项服务设施 78 强化城市基础设施建设,实施基础设施补短板工程,重点推进老旧管 网改造;打造一批具有园区特色的海绵城市示范项目,引领园区海绵 城市建设 79 实施智能化市政基础设施建设和改造,推动城市信息模型(CIM)与 建筑信息模型(BIM)应用 80 开展地下空间规划,明确地下空间规划原则、目标和总体布局 81 全面建成海绵城市0 积分 | 36 页 | 3.08 MB | 5 月前3
产业园区可持续发展实践白皮书园区品牌建设运营 将园区的品牌建设作为产业组织和生态的价值连接者,通过媒体、行业/产业活动、交流互 访、政府互动等渠道构建园区的资源挖掘和链接能力,为园内企业输送价值,并实现新的 园区创收渠道。 79 4 策略·实践 ESG导向的园区可持续发展场景实践 主要亮点 为了加速先进制造和工业�.�前沿技术发展应用,裕廊创新区打造了三大项智慧基础设 施:用于测试新兴技术应用的生活实验室、新加坡首个地下智能物流网络以及无人驾10 积分 | 88 页 | 15.72 MB | 5 月前3
2025年工业大模型白皮书............ 78 4.3.4 模型应用成本与效益平衡.............................................................. 79 4.4 工业大模型应用风险应对.............................................................. 80 4.4.1 数据安全与隐私风险 这些技术可以揭示模型如何在不同的输入下做出预测,帮助企业理解模型的决 策逻辑。 目前的可解释性方法依然存在一定的局限性,很多方法仍依赖于近似或启 发式的方式,无法完全深入解释复杂模型的推理过程。此时,跨学科的合作显 79 得尤为重要。工业领域的专家和数据科学家可以紧密合作,确保技术能够满足 业务需求,并通过相互的理解减少模型幻觉的风险。 工业大模型在实际应用中,面临着模型幻觉和可解释性的问题,这些问题10 积分 | 142 页 | 10.54 MB | 5 月前3
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