金蝶:国资国企穿透式监管白皮书_第二版-20251118国资国企穿透式监管白皮书 国资国企 穿透式监管白皮书 (第二版) 金蝶软件(中国)有限公司 上海国家会计学院 2025年10月 许济元15874207288 许济元15874207288 许济元15874207288 许济元15874207288 许济元15874207288 许济元15874207288 许济元15874207288 许济元15874207288 许济元15874207288 许济元15874207288 许济元15874207288 许济元15874207288 许济元15874207288 国资国企穿透式监管白皮书 白皮书编委会 主 编: 赵燕锡 刘勤 许济元15874207288 许济元15874207288 许济元15874207288 许济元15874207288 许济元15874207288 许济元15874207288 国资国企穿透式监管白皮书 前言 在国民经济发展格局中,国有企业始终扮演着不可替代的关键角色——作为国民经济 “顶梁柱”,国企掌控能源、交通、通信等关键领域,是国家经济命脉的核心支柱;作为 经10 积分 | 66 页 | 10.49 MB | 4 月前3
开放性的全栈式智能服务机器人生态-61页开放性的全栈式 智能服务机器人生态 开放性的全栈式智能服务机器人生态 目录 前言 03 第一章全球服务机器人市场概览 05 1.1. 概念定义及研究范围 06 1.1.1. 服务机器人概念定义 06 1.1.2. 服务机器人分类及报告研究范围 06 1.2. 全球服务机器人行业发展趋势分析 07 1.2.1. 全球服务机器人市场增长强劲 07 1.2.2. 技术变革推进行业创新发展 1.4.3. 信息安全与隐私保护(G) 16 01 开放性的全栈式智能服务机器人生态 第二章 开放性的全栈式智能服务机器人生态 19 2.1.生态概念定义 21 2.2.行业下半场的生态发展路线 22 2.2.1.生态技术基础:基于模块化设计与AIoT的R2X 22 2.2.2.商业模式变革:多品类产品矩阵助力全栈式具身智能 29 2.2.3.通用的多元形态:专用+类人形+人形 30 地的道路上也面临着来自技术与商业模式等方 面的多重机遇和挑战。 为了应对日益复杂的市场需求和多样化的应用 场景,同时伴随着商用服务机器人行业下半场 拐点的到来,普渡机器人在全球范围内率先提 出了开放性的全栈式智能服务机器人生态。该 生态的目标是构建一个开放性的通用服务机器 人生态系统,通过创新的商业模式与技术,推 动机器人的广泛应用与协作,进而实现无缝协 同的、通用的服务机器人生态。 该生态不只是一个技术架构,更是一个融合了产10 积分 | 61 页 | 6.62 MB | 5 月前3
破局:中小制造企业“积木式”数字化转型之路-机工智库“资源驱动”走向“数 据驱动”,从“局部改良”走向“系统优化”,从“跟随学习”走向“引领创新”。 破局之道——“积木式”数字化转型 路径选择至关重要。传统的集中式、一次性投入模式,并不适合中小企业。世界经济论坛的 研究表明,中小企业数字化转型若采取“轻量化、模块化、渐进式”的方式,更容易获得成功。这 意味着,中小企业需要一种“先诊断、后切入、小步快跑、持续迭代”的方法论,以在资源可控的 前提下逐步构建数字化能力。 基于此,西门子(中国)有限公司联合机械工业信息研究院,结合自身数十年的转型经验和 对中小企业的长期研究,提出了一个面向中小企业的数字化转型框架——立足价值流分析的“积 木式”转型路径。价值流分析不仅是一种精益管理工具,更是一种“看见全局、识别痛点、明确优 先级”的共同语言。通过它,中小企业能够清晰理解自身业务中哪些环节真正创造价值,哪些环 节成为瓶颈,进而在关键痛点 世界级跃升,取决于是否有一大 批中小企业能够跨越“数字化门槛”,进入系统化转型的快车道。 本报告的目标,正是为中小企业提供一套方法论:从理解大势,到认知挑战;从发现问题, 到设计方案;从“积木式”搭建,到系统化升级。我们希望,本报告能成为中小企业穿越不确定性 的灯塔,成为推动中国制造走向世界级制造的实践指南。 在本报告的编写过程中,我们得到了多方面的支持与帮助,在此表示衷心的感谢 !10 积分 | 54 页 | 16.66 MB | 4 月前3
中移智库:2025年任务驱动式智能互联技术白皮书当前,数字经济与智能技术深度融合,智能终端规模化普及、应用场景多 元化拓展,推动“万物互联”向“万智智联”加速演进。然而,传统移动 通信网络以“连接”为核心,难以适配复杂场景下动态变化的互通任务需求。 本白皮书以“任务驱动式智能互联”为核心主线,系统梳理智能互联领域 的场景诉求与技术挑战。其中,船船互联场景聚焦内河航行中船舶动态目 标多、识别维度复杂的痛点,揭示“目标难识别”的核心矛盾;人车家互 联场景针对车辆移动 图难感知”的技术短板。 基于三大场景的诉求拆解,本白皮书进一步提炼出智能互联面临的“目标 识别精度不足、跨域链路适配性差、意图感知协同性弱”三大挑战。 针对上述挑战,本白皮书创新性提出任务驱动式智能互联网络“敏捷意图 感知,快速目标确认,动态智能互联”的设计理念,以“任务”为锚点重 构互联逻辑,构建“终端身份识别、终端态势感知、端网任务协同、动态 群组创建、智能数据互通、跨网跨域融通”六大关键技术体系,形成从“任 务感知”到“链路构建”再到“协同互联”的全流程解决方案。最后,本 白皮书介绍了船船互联场景下的专网实践案例,通过技术验证为智慧船舶 领域的网络建设提供可复用、可推广的技术范式。 本白皮书旨在系统呈现任务驱动式智能互联的理念框架、技术路径与实践 成果,为产业链上下游企业、科研机构、行业从业者提供参考,推动智能 互联技术在更多领域的创新应用,助力数字经济时代下智慧场景的高质量 发展。 前言 目录 210 积分 | 25 页 | 4.54 MB | 5 月前3
【专家PPT】北电力大学PPT:分布式、源网荷储发展与分散式微市场10 积分 | 43 页 | 3.15 MB | 2 月前3
大全集团:新型电力系统中分布式新能源“四可”接入方案及应用10 积分 | 25 页 | 1.50 MB | 2 月前3
华南理工大学 唐文虎PPT:面向新型配电系统柔性互联和灵活互动的分布式智能电网技术体系10 积分 | 35 页 | 4.63 MB | 3 月前3
智慧图书馆建设:AI落地场景与实践路径解决方案(64页 PPT)ARL 调查的未来 12 个月内生成式 AI 在研究图书馆中应用最多的 领域 背景 人工智能生成内容 ( Artificial Intelligence Generated 与人类创作者创作的内容相对,是利用能够在短时间内自动创作大量内容的先进生成式人工 智 能技术创作的内容。从技术角度看,人工智能生成内容是指,在人类提供指导模型完成任务 的指 令后,利用生成式人工智能算法生成的,满足指令要求的内容。生成过程分为两步:从指 令中提 取意图信息;根据提取出的意图信息生成内容 [1]。 上述定义将 AIGC 定义为一类内容,从内容生产者的角度将 AIGC 与专业生成内容 (Professional Generated Content, PGC) 和用户生成内容 (User Generated Content, UGC) 区别开来。除了上述定 义之外, AIGC 还被定义为利用人工智能技术自动生成内容的新型生产方式;以及用于内容自 动化生成的一类技术集合 [2]。 [1 ] CAO Y, L I S , L IU Y, et a l. A Co m p rehensive10 积分 | 64 页 | 13.17 MB | 2 月前3
AI大模型与AIGC技术在公安领域的应用解决方案(99页 PPT)相继提出。 AI 在图像和语音识别应用广泛。 里程碑事件包括深蓝战胜卡斯帕洛夫和 AlphaGo 战胜李世石。 GANs 和无监督学习推动 图 片生成领域。 Transformer 架构改变深度学习方向。 OpenAI 的 GPT 系列和生成式 AI 崛 起,多模态 AI 处理多种媒体。 全球大模型竞争激烈, AI 技术取得显著进展,对社会产生深远影响。 3. 人工智能的历史 发展历程 推理大模 型 提示词与提示工程 04 AlGC 与 GPT( 通用大模型的代 表 ) 生成式预训练 Transfomer 模型, GPT 的全称,是 Generative Pre-Trained Transformer (生成式预训 练 Transfomer 模型)是一种基于互联网的、可用数据来训练的、文本生成的深度学习模型。 大模型的基本概念 -ChatGPT 概 述 各大热门平台产品月活跃用户数破亿所需时长。 各大热门平台产品月活跃用户数破亿所需时长。 ChatGPT 被称为 AI 的“ iPhone 时刻” , 以 ChatGPT 为代表的生成式 AI 让每个 人命令计算机解决问题成为了可能。可 对生产工具、对话引擎、个人助理等各 类应用 , 起到协助人、服务人甚至超越 人的角色。 海量下游应用也因此捕捉到新的技术与 产业机会 , 希望通过各类大模型与工程 化能力 , 将类 ChatGPT 产品能力输送 到原有的应用中10 积分 | 99 页 | 11.99 MB | 2 月前3
电子-AI大模型+医疗:从问诊到新药开发日│中国内地 专题研究 生成式 AI 为问诊、影像、制药等各个医疗健康场景注入新活力 医疗健康领域是人工智能率先落地的行业之一,也已经催生了 Nuance、IBM Watson 等一批全球知名企业。随着基于大模型的生成式 AI 的出现,我们看 到 AI+医疗有望迎来一波新的发展机遇,具体看好:1)基于大模型的实时 问诊病例生成,2)按需生成新蛋白质结构提高药物发现效率等应用。另一 、晶泰、数坤等企业发展。 AI+问诊:从语音录入到实时生成内容,提高临床记录环节效率 病例的录入是 AI+医疗中最经典的应用场景之一。2021 年被微软以 197 亿 美金收购的 Nuance 和国内的科大讯飞、云知声等是主要企业。生成式 AI 的出现,使病例的录入过程从过去医生问诊后口述总结,向基于大模型的自 动实时问诊记录生成演进。今年 3 月,微软旗下的 Nuance 已经推出基于 GPT-4 GPT-4 的临床笔记软件 DAX Express,可以在几秒钟内生成准确的临床记 录,以及整合进微软 Teams 中来辅助远程医疗。建议关注国内科大讯飞、 云知声等企业的进展。 AI+新药开发:根据功能需求设计/优化蛋白质,加速新药探索速度 根据 Statista,2021 年全球制药行业总收入约 1.5 万亿美金,制药研发投入 约 2.4 千亿美金。DeepMind 是最早用 AI 赋能新药开发的企业之一,其推出10 积分 | 10 页 | 1001.24 KB | 5 月前3
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