99综合视频,韩国毛片在线观看,国产91在线精品福利,一级特黄aa大片免费,丝袜美腿国产综合久久,亚欧精品一区二区三区四区,精品国产高清久久久久久小说

首批20個(gè)“數(shù)據(jù)要素×”案例

案例一：國(guó)家能源投資集團(tuán)有限公司匯聚了鐵路運(yùn)輸裝備、港口裝備、船舶裝備等 22 類(lèi)、9 類(lèi)、6 類(lèi)的運(yùn)行、故障與維修等超 30 億條數(shù)據(jù)，破除了裝備制造商間的數(shù)據(jù)阻礙，構(gòu)建起智能模型，形成將近 600 類(lèi)裝備設(shè)計(jì)和研發(fā)數(shù)據(jù)集，搭建起數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易平臺(tái)，摸索出數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價(jià)模型，吸引 275 個(gè)運(yùn)輸裝備制造企業(yè)展開(kāi)數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易，有力推動(dòng)了近 100 家運(yùn)輸裝備產(chǎn)品的設(shè)計(jì)與功能優(yōu)化。

案例二：四川長(zhǎng)虹電子控股集團(tuán)有限公司構(gòu)建工業(yè)數(shù)據(jù)空間，打通測(cè)試、生產(chǎn)、庫(kù)存、應(yīng)付賬款、供應(yīng)商資信等數(shù)據(jù)，促使產(chǎn)業(yè)鏈上下游強(qiáng)化信息共享，向代工品牌商安全共享超過(guò) 135 萬(wàn)臺(tái)電視生產(chǎn)質(zhì)量數(shù)據(jù)，賦能產(chǎn)值超 90 億元。依靠供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，為產(chǎn)業(yè)鏈上下游中小微企業(yè)提供融資，授信服務(wù)涵蓋 64 家大型企業(yè)和 1650 家中小企業(yè)，融資額超 40 億元。

案例三：江蘇省互聯(lián)網(wǎng)農(nóng)業(yè)發(fā)展中心融合農(nóng)情、植保、氣象、基礎(chǔ)空間等數(shù)據(jù)，提供歷史病害、監(jiān)測(cè)分析、預(yù)警發(fā)布等服務(wù)，累計(jì)監(jiān)測(cè)小麥和水稻種植面積超 2 億畝，近三年年均挽回稻麥損失 200 萬(wàn)噸，年均挽回直接經(jīng)濟(jì)損失 49.8 億元。

案例四：浙江中國(guó)小商品城集團(tuán)股份有限公司通過(guò)公共數(shù)據(jù)授權(quán)運(yùn)營(yíng)，融合小商品城企業(yè)數(shù)據(jù)，推出企業(yè)信用、供應(yīng)鏈金融等數(shù)據(jù)產(chǎn)品服務(wù)，提升了貿(mào)易效率，降低了交易風(fēng)險(xiǎn)，2023 年，全年累計(jì)授信總額 90.57 億元，放款額 35.58 億元，為 3.3 萬(wàn)余戶小微企業(yè)提供融資支持。

案例五：上海鋼聯(lián)電子商務(wù)股份有限公司通過(guò)匯聚大宗商品生產(chǎn)、供應(yīng)、銷(xiāo)售、價(jià)格等數(shù)據(jù)，并融合外部企業(yè)提供的遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)了商品價(jià)格指數(shù)等多個(gè)系列數(shù)據(jù)產(chǎn)品，累計(jì)形成了 900 多個(gè)大宗商品 10 萬(wàn)多條日度價(jià)格數(shù)據(jù)，服務(wù) 30 多萬(wàn)個(gè)付費(fèi)用戶，以及 300 多萬(wàn)個(gè)免費(fèi)用戶，為國(guó)內(nèi)外現(xiàn)貨和衍生品市場(chǎng)提供結(jié)算基準(zhǔn)和定價(jià)參考。

案例六：浙江四港聯(lián)動(dòng)發(fā)展有限公司打造智慧物流云平臺(tái)，先后整合打通政務(wù)、班輪、碼頭、貨代等 100 多個(gè)系統(tǒng)，匯集海運(yùn)、空運(yùn)、陸運(yùn)、口岸各類(lèi)物流數(shù)據(jù)超 1.1 萬(wàn)項(xiàng)，對(duì)接各類(lèi)物流數(shù)據(jù)超 1000 萬(wàn)條，運(yùn)用物流運(yùn)單 AI 智能識(shí)別、智能沙箱等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)運(yùn)輸軌跡、班輪船期、運(yùn)輸價(jià)格、海關(guān)報(bào)關(guān)、航班信息等的一站式查詢，提升多式聯(lián)運(yùn)承載能力和銜接水平。

案例七：浙江網(wǎng)商銀行股份有限公司、螞蟻科技集團(tuán)股份有限公司融合農(nóng)田遙感、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)戶授權(quán)數(shù)據(jù)，優(yōu)化授信評(píng)估模型，2023 年以來(lái)，累計(jì)為 260 萬(wàn)農(nóng)戶提供授信 638.8 億元，其中 53 萬(wàn)農(nóng)戶首次獲得銀行貸款。

案例八：國(guó)家空間科學(xué)數(shù)據(jù)中心、國(guó)家高能物理科學(xué)數(shù)據(jù)中心、國(guó)家天文科學(xué)數(shù)據(jù)中心加強(qiáng)空間與天文領(lǐng)域科學(xué)數(shù)據(jù)全生命周期治理與融合開(kāi)發(fā)，打造超 50PB 規(guī)模的高質(zhì)量科學(xué)數(shù)據(jù)資源，提供面向超高能宇宙線起源、多波段時(shí)域天文等典型科學(xué)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用服務(wù)，助力取得十余項(xiàng)國(guó)際領(lǐng)先的重大科學(xué)發(fā)現(xiàn)，加速科學(xué)研究范式變革。

案例九：合肥機(jī)數(shù)量子科技公司融合 9000 萬(wàn)化合物、1100 萬(wàn)化學(xué)反應(yīng)路徑的龐大材料數(shù)據(jù)，打造材料研發(fā)新模式，將數(shù)千次實(shí)驗(yàn)優(yōu)化過(guò)程縮短至 300 次以下，開(kāi)發(fā)效率提升超百倍，大幅提升新材料研發(fā)效率。

案例十：湖南省博物院融合 103 萬(wàn)條文物、11 萬(wàn)張圖片、2000 余個(gè)三維模型等數(shù)據(jù)，推動(dòng)文物數(shù)據(jù)跨領(lǐng)域融合創(chuàng)新，先后推出云展覽、動(dòng)畫(huà)視頻、沉浸式體驗(yàn)等 200 余項(xiàng)數(shù)字化項(xiàng)目；舉辦 2 個(gè)大型線下數(shù)字展覽，吸引 60 余萬(wàn)觀眾，實(shí)現(xiàn) 2300 萬(wàn)元票房收入。

案例十一：武漢理工數(shù)字傳播工程有限公司整合多渠道圖書(shū)出版標(biāo)簽、發(fā)行渠道、讀者評(píng)價(jià)等數(shù)據(jù)，助力出版單位更好把握市場(chǎng)趨勢(shì)和用戶需求，已為 300 多家出版單位提供了 1300 多款應(yīng)用與產(chǎn)品，助力文化市場(chǎng)繁榮。

案例十二：訊飛醫(yī)療科技股份有限公司融合疾病、檢驗(yàn)、藥物等數(shù)據(jù)，訓(xùn)練智慧 AI 模型，應(yīng)用于全國(guó) 506 個(gè)縣區(qū)的近 5.3 萬(wàn)個(gè)基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)，服務(wù) 6 萬(wàn)余名基層醫(yī)生，累計(jì)提供 7.7 億次輔助診療，大幅提升基層醫(yī)療服務(wù)能力。

案例十三：北京市計(jì)算中心有限公司通過(guò)多渠道、合規(guī)收集海量藥物的研發(fā)關(guān)鍵數(shù)據(jù)，建立專業(yè)化新藥研發(fā)數(shù)據(jù)集，進(jìn)行智能化分析和數(shù)據(jù)挖掘，有效降低新藥研發(fā)周期，輔助新藥研發(fā)項(xiàng)目 100 余項(xiàng)，人工智能預(yù)測(cè)靶點(diǎn)超 1 萬(wàn)余個(gè)，為我國(guó)創(chuàng)新藥研發(fā)探索新路徑。

案例十四：廣東省應(yīng)急管理廳整合 1171 類(lèi)氣象、水利、林業(yè)等跨部門(mén)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和?；?、礦山等企業(yè)感知數(shù)據(jù)，構(gòu)建大數(shù)據(jù)智慧分析模型，提高了應(yīng)急管理部門(mén)預(yù)測(cè)預(yù)警、協(xié)同處置、輔助決策等能力。2023 年，有效應(yīng)對(duì)了 30 輪強(qiáng)降雨和 6 次臺(tái)風(fēng)，未發(fā)生重大安全事件，顯著提升應(yīng)急實(shí)戰(zhàn)能力。

案例十五：福建省電子政務(wù)建設(shè)運(yùn)營(yíng)有限公司融合 59.8 億條氣象預(yù)報(bào)、應(yīng)急物資、救援隊(duì)伍等應(yīng)急數(shù)據(jù)及 2.41 億條危險(xiǎn)化學(xué)品、工貿(mào)、礦山等企業(yè)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)安全隱患智能預(yù)警和快速響應(yīng)，2023 年以來(lái)，全省處置各類(lèi)安全事故 550 余起，有效提升安全生產(chǎn)監(jiān)管水平。

案例十六：四川省國(guó)土空間生態(tài)修復(fù)與地質(zhì)災(zāi)害防治研究院與四川省氣象臺(tái)共同搭建平臺(tái)，達(dá)成地質(zhì)、氣象等數(shù)據(jù)的協(xié)同效果，極大增強(qiáng)了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的實(shí)時(shí)性、精準(zhǔn)度與實(shí)用性。自 2022 年起，有力地支撐了全省范圍內(nèi)發(fā)布地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警達(dá) 5839 次，實(shí)現(xiàn)成功避險(xiǎn) 123 起。

案例十七：臺(tái)州市氣象局嘗試“買(mǎi)保險(xiǎn)送氣象服務(wù)”的合作形式，讓企業(yè)能從保險(xiǎn)公司以低成本獲取實(shí)時(shí)的風(fēng)向、風(fēng)速、雨量、溫度、能見(jiàn)度等氣象數(shù)據(jù)服務(wù)，再結(jié)合風(fēng)功率預(yù)報(bào)模型、災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)模型以及智慧工地平臺(tái)數(shù)據(jù)，為電力調(diào)度和工程推進(jìn)提供決策參考，助力風(fēng)電企業(yè)降低成本并提升效益。

案例十八：煙臺(tái)市大數(shù)據(jù)中心構(gòu)建鎮(zhèn)街綜合數(shù)據(jù)平臺(tái)，整合市、縣、鄉(xiāng)、村四級(jí)總共 15 個(gè)大類(lèi)、1300 多萬(wàn)條數(shù)據(jù)，借助智能報(bào)表、智能臺(tái)賬等實(shí)現(xiàn)報(bào)表自由定制、數(shù)據(jù)自動(dòng)復(fù)用以及結(jié)果實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)，切實(shí)減少了基層數(shù)據(jù)的重復(fù)填報(bào)和手工篩查，減輕了基層在“指尖上”的負(fù)擔(dān)，基層表格縮減率達(dá) 34%、填報(bào)縮減率超過(guò) 52% ，給基層治理現(xiàn)代化給予了有力的支撐。

案例十九：國(guó)網(wǎng)新疆電力有限公司融合 807 家新能源場(chǎng)站的 5.7 億運(yùn)行數(shù)據(jù)、8497 萬(wàn)余條云圖數(shù)據(jù)，創(chuàng)建新能源功率預(yù)測(cè)及消納能力分析模型，為新能源項(xiàng)目建設(shè)、并網(wǎng)運(yùn)行、動(dòng)態(tài)消納等提供決策依據(jù)，助力風(fēng)電短期預(yù)測(cè)精度提升 4.3%，增加新能源上網(wǎng)電量 31.9 億千瓦時(shí)，提高并網(wǎng)效率 30%，為“雙碳”目標(biāo)的達(dá)成貢獻(xiàn)力量。

案例二十：合肥市生態(tài)環(huán)境局融合 11 億條與藍(lán)藻治理相關(guān)的數(shù)據(jù)，構(gòu)建智能模型，精確預(yù)測(cè)巢湖藍(lán)藻的發(fā)生狀況，結(jié)合預(yù)警信息并提前介入管控，2023 年巢湖水質(zhì)穩(wěn)定保持在Ⅳ類(lèi)，達(dá)到 1979 年以來(lái)的最佳水平，巢湖流域生態(tài)得到了系統(tǒng)性的改善。