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企業數智化轉型之路(智能化數字平台建設及應用實踐)/數字經濟創新驅動與技術賦能叢書

  • 作者：編者:楊明川//錢兵//趙繼壯|責編:王斌//解芳
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111706373
  • 出版日期：2022/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：233
人民幣：RMB 89.9 元      售價：元
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內容大鋼
    本書針對數據和智能的深度融合問題提出了一體化的架構，並結合在一些領域的實踐，提煉了數智融合的思路和方法，希望能夠給對這個問題感興趣的讀者一些啟示和借鑒。
    本書的主要內容包括：第1、2章介紹數字化和數智化的基本概念與面臨的問題；第3章提出數據智能融合的一體化技術架構；第4、5、6章分別從數據中心、數據平台、演算法能力的角度介紹如何構建數智融合體系的基礎設施；第7、8、9章分別從數據關聯、場景融合和知識泛化的角度，進一步分析如何實現數智融合，包括其主要的技術和方法論；第10章通過六個實踐案例對數智融合的方法體系做進一步說明。
    本書適合關注數字化轉型發展及應用趨勢的企業CEO、CIO、CDO、從事數字化轉型方案制定及實施的技術人員閱讀借鑒。
作者介紹
編者:楊明川//錢兵//趙繼壯|責編:王斌//解芳
目錄
第1章  數字化與數智化
  1.1  從數字化到數智化
    1.1.1  數字化的概念和發展歷程
    1.1.2  數智化的概念及關鍵要素
    1.1.3  數智化是數字化的全面升級
    1.1.4  數智化的發展趨勢
  1.2  從數字化平台到智能數字化平台
    1.2.1  數字化平台的概念及構成
    1.2.2  數智化轉型的基礎——智能數字化平台
    1.2.3  構建數智化生態體系
第2章  現有企業數字化平台的問題
  2.1  算力資源缺乏統一規劃
    2.1.1  算力需求劇增
    2.1.2  企業算力建設面臨的問題
    2.1.3  國家政策約束與支持
  2.2  大數據平台功能繁雜
    2.2.1  大數據平台構建思路
    2.2.2  主流的大數據平台產品與服務提供商
    2.2.3  大數據平台搭建面臨的主要問題
  2.3  AI能力調用缺乏體系
    2.3.1  「煙囪式」低水平研發
    2.3.2  AI能力共享不足
  2.4  數據孤島難打通
  2.5  業務與AI能力難融合
  2.6  知識積累與泛化能力缺乏
    2.6.1  知識組織薄弱
    2.6.2  知識泛化能力不足
第3章  構建智能化數字平台——建立企業數智化轉型基礎
  3.1  智能數字化平台的目標
  3.2  智能數字化平台設計思路
    3.2.1  傳統企業數字化技術體系
    3.2.2  數智融合平台架構設計
  3.3  智能數字化平台的技術實現
    3.3.1  智能數字化平台的技術架構
    3.3.2  智能數字化平台的建設
第4章  構建算力基礎——建設具備AI能力的數據中心
  4.1  什麼是AI數據中心
  4.2  AI數據中心的技術構成
    4.2.1  基於多租戶共享安全的GPU資源池編排器
    4.2.2  基於RDMA的數據中心高性能網路
    4.2.3  面向大吞吐量低延遲AI業務的異構算力加速卡
    4.2.4  基於持久化內存的高性能存儲
  4.3  AI數據中心的建設
    4.3.1  計算能力建設
    4.3.2  網路能力建設
    4.3.3  存儲能力建設
    4.3.4  軟體系統建設
    4.3.5  自身服務系統建設
    4.3.6  機房場地建設企業數智化轉型之路
第5章  構建數據處理能力——建設企業級大數據平台

  5.1  企業級大數據平台的作用與建設原則
    5.1.1  企業級大數據平台的作用
    5.1.2  企業級大數據平台建設原則
  5.2  企業級大數據平台的技術架構
    5.2.1  企業級大數據平台技術框架
    5.2.2  主流大數據技術
  5.3  企業級大數據平台的搭建步驟
    5.3.1  平台系統的搭建
    5.3.2  採集與治理數據
    5.3.3  數據存儲
    5.3.4  數據分析
    5.3.5  引擎以及可視化呈現
    5.3.6  與其他平台打通目錄
第6章  構建AI應用能力——建設AI賦能平台
  6.1  AI賦能平台的作用
  6.2  AI賦能平台的技術架構
  6.3  AI賦能平台的搭建
    6.3.1  構建AI算力模塊
    6.3.2  構建AI框架模塊
    6.3.3  構建AI演算法模塊
第7章  構建數據關聯能力——建立基於圖技術的全局數據關聯
  7.1  什麼是圖技術
    7.1.1  圖存儲技術
    7.1.2  圖計算技術
    7.1.3  圖表示技術
  7.2  什麼是數據關聯能力
  7.3  基於圖的全局數據關聯技術
    7.3.1  基於圖的全局數據關聯技術優勢
    7.3.2  基於圖的全局數據關聯技術架構
  7.4  構建基於圖的全局數據關聯能力
    7.4.1  構建圖資料庫
    7.4.2  構建圖計算模型
    7.4.3  構建圖計算框架
第8章  構建場景融合能力——實現業務場景與AI技術融合應用
  8.1  什麼是場景融合
  8.2  業務場景與AI技術融合的目的
  8.3  構建業務場景與AI技術融合應用能力
    8.3.1  了解真實用戶需求
    8.3.2  實現依據場景的需求建模
    8.3.3  設計AI能力組合流程
    8.3.4  構建AI應用評價體系
    8.3.5  實現應用全流程優化
第9章  構建知識泛化能力——建設企業知識中台
  9.1  什麼是知識泛化
    9.1.1  知識泛化的定義
    9.1.2  知識泛化的意義
  9.2  企業知識中台
    9.2.1  企業知識中台的定位
    9.2.2  企業知識中台的技術架構
    9.2.3  構建企業知識中台

  9.3  企業知識中台的未來展望
第10章  智能化企業數字平台應用實踐
  10.1  某電信運營商無線網路優化智能運維應用實踐
    10.1.1  無線網路優化面臨的問題
    10.1.2  基於智能化數字平台的智能運維解決方案
    10.1.3  電信運營商智能化數字平台實踐效果
  10.2  葯企智能化數字平台的應用實踐
    10.2.1  葯企數智化平台概述
    10.2.2  基於智能化數字平台的帶狀皰疹診療解決方案
    10.2.3  帶狀皰疹中醫藥智能平台實踐效果
  10.3  治安領域社交網路應用實踐
    10.3.1  社交網路分析面臨的問題
    10.3.2  基於智能化數字平台的社交網路分析解決方案
    10.3.3  治安智能化數字平台實踐效果
  10.4  畜牧養殖智能運維應用實踐
    10.4.1  奶牛養殖面臨的問題
    10.4.2  基於智能化數字平台的智慧牛場解決方案
    10.4.3  智慧牛場數字平台實踐效果
  10.5  污水智能監測應用實踐
    10.5.1  污水監測面臨的問題
    10.5.2  基於智能化數字平台的污水監測解決方案
    10.5.3  AI視覺賦能污水監測實踐效果
  10.6  互聯網企業輿情分析應用實踐
    10.6.1  輿情分析面臨的問題
    10.6.2  基於智能化數字平台的輿情分析解決方案
    10.6.3  互聯網智能化數字平台實踐效果
參考文獻

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