百方网
  • 5G时代下“新基建”展会 CDCE助力数据中心行业共享共赢

    今年以来,以5G、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网为代表的新基建迎来了一波发展热潮。相关资料显示,湖南省近日发布全省“数字新基建”100个标志性项目名单,总投资达563.78亿元、深圳首批新基建投资逾4000亿、常州新基建产业项目总投资超1000亿元。在一系列政策利好的情况下,如何抓住新基建浪潮中的发展机遇,实现共享共赢的局面是企业高度关注的问题。

    [展会资讯] 2020-09-16 13:43

    2019十大跨行业跨领域工业互联网平台正式公布

    工业互联网的发展迈出了坚实的步伐,国内具有一定影响力的工业互联网平台已经超过了50家,重点平台平均连接的设备数量达到了59万台。”工业和信息化部部长苗圩,在国务院新闻办举行新中国成立70周年工业通信业发展情况发布会上说,互联网、大数据、人工智能加快与实体经济深度融合,为我们抢抓第四次工业革命机遇奠定了坚实基础。

    [行业热点] 2019-11-12 13:44

    了不起 !杭州电力AI配调员帕奇“亮相”巴西

    偌大的控制大厅,坐着三四位工作人员,前方蓝黑色中控大屏上,一个科幻感十足的头像,和现场操作人员实时多轮语音对话,不断发出操作任务、接收工作汇报……这是国网杭州供电公司一款人工智能产品——电力大脑虚拟调度员“帕奇”正在工作。

    [行业热点] 2019-11-02 08:08

    重磅!欧洲科学院外籍院士任广禹先生确定参加2019物联网产业高峰论坛!

    导读:在本次论坛上,我们邀请了国内外物联网与AI领域知名专家与前沿科技企业高层对物联网产业的发展趋势与应用进行深入的探讨,欢迎行业伙伴前来交流。

    [展会资讯] 2019-10-21 09:51

    人工智能化 看浙江宁波电力行业如何拥抱智能化?

    ,“绿色文明进企业暨网络达人智能工厂行”活动开启第三站——走进国网宁波供电公司如期举行,近30名网友参与了本次活动,实地探访智能旗舰厅文昌营业厅的智能化办电服务,聆听了未来电力领域物联网发展趋势。

    [行业热点] 2019-08-24 13:57

    中国(杭州)工业互联网小镇亮相余杭

    据2019中国工业互联网大会介绍,小镇规划建筑面积78万方,首期启动区块26万方。小镇以阿里云的supET工业互联网创新中心为引擎,聚集5G技术、信息软件、人工智能、云计算、大数据、物联网等领域的服务商,以最一流的营商环境、最有效的配套政策、最广泛的应用场景,打造“新制造”模式的策源地和输出地,形成数字经济赋能智造服务商的集聚区。

    [行业热点] 2019-08-17 14:32

    2025年,97%的大企业将采用人工智能

      随着人工智能、大数据分析的应用与发展,企业与客户的沟通、跨语种的沟通都将可能变得更便捷,信息传播更有效,人与人之间更容易相互理解和信任。   全球产业展望报告预测:2025年,企业的数据利用率将达86%。

    [行业热点] 2019-08-14 08:51

    2019年运营商5G“生死战” 四大原因分析

    毫无疑问,2019将成“5G元年”。全球各大运营商正在讨论各种规模5G服务的推出,原始设备制造商也在暗示他们全新5G手机的功能和价格。通过虚拟化和云计算技术、更高的速度和带宽以及超低延迟,5G可能会对网络运营和客户期望产生重大影响。人工智能和自动化技术的不断成熟,以及物联网的持续指数式增长,将为运营商带来前所未有的新机遇,同时也不可避免的带来巨大挑战。

    [行业热点] 2019-01-07 14:14

    信息感知是不完全确定的规则、难以建立仿真模型、多重目标同步完成,这都是人工智能面临的困难,这对于未来发展提出了更高的要求。工业对人工智能的需求,就目前而言和制造业的渗透度还不够高,真正的难题并不是人工

    大环境的低迷,并不能否定了厨电市场的前景,感到庆幸的是,今年以来的市场局面和走势,对于所有厨电厂商来说,并不意味着市场的彻底寒冬与全面萧条,高端化、成套化、新兴化为行业从业人员提供了新的思路,厨电仍是我国家电行业中最具增长潜力的细分领域,展望新一年,厨电业仍有较大的增长空间,只不过,告别红利期的厨电市场,已经开始变化。

    [市场分析] 2018-12-26 16:32

    柴天佑院士谈工业人工智能趋势 倡导制造流程智能化

    信息感知是不完全确定的规则、难以建立仿真模型、多重目标同步完成,这都是人工智能面临的困难,这对于未来发展提出了更高的要求。工业对人工智能的需求,就目前而言和制造业的渗透度还不够高,真正的难题并不是人工智能,而是深度学习。因为机器学习不是通用的,要面向多种流程,以及一体化系统。这些都是属于科学难题,人工智能一定要结合一个具体任务来做,因为这些问题本身并没有统一的办法解决,如果不去结合做的话,想一下就做到,做一段又做不通又得重来。

    [行业热点] 2018-12-26 16:30
  • 关于我们 | 广告服务 | 会员服务 | 隐私申明 | 友情链接 | 联系我们 | 法律顾问 | 网站地图 | 管理制度 (c)2008-2021 BYF All Rights Reserved