数据挖掘（Data Mining）的广义观点：从数据库中抽取隐含的、以前未知的、具有潜在应用价值的模式或规则等有用知识的复杂过程，是一类深层次的数据分析方法。数据挖掘旨在从数据中挖掘知识，是一种跨学科的计算机科学分支，使用人工智能、机器学习、统计学和数据库等交叉学科领域方法在大规模、不完全、有噪声、模糊随机的数据集中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的数据和信息，并将其转化为计算机可处理的结构化表示，是知识发现的一个关键步骤
基于高度自动化的物流、仓储及柔性加工制造能力基础上，以建设产线主控系统为核心，与上下层信息系统 高度集成、协同的智能信息化管理平台。通过车间产线管控系统的建设，实现数字化工厂车间协同运营，让生产变得更有序、可控。使增材中心能够对订单实现快速响应、高效协同、快速交付高质量产品的能力，同时，促进智能化增材制造全产业的链协同发展。 n 提高产线自动化程度 n 提升车间整体运行可靠性 n 提升车间生产执行管理能力 n 生产全过程可视化 n 提升设备的精细化管理 n 加强车间能耗分析管控 n 生产运营一体化分析展示
中服云DTU是一款专门为自动化，信息化，物联网等应用而开发的高性价比物联网网关，具有透传、边缘采集，数据定时上报，数据变化上报，远程反控制等功能。
将企业大量、重复财务核算从企业个体中抽出集中到一个新的自主业务单元（共享服务中心SSC），共享服务中心通过市场化运营机制提供计费服务，设有专门的管理机构，目的是提高效率、创造价值、节约成本以及提高对客户服务的质量。
本白皮书是泰伯智库白皮书系列的第六本，也是时空数据治理领域的第一本。本次编写旨在提出时空数据治理的定义、发展内涵、发展意义，并对其发展现状进行描述，梳理其相关政策、市场参与者、技术体系和应用案例，研判其发展趋势，发现问题并提出建议，从而给时空数据治理产业侧和用户端提供参考。本次《白皮书》的编写，主要以泰伯智库的产业数据库为基础，同时结合对数据治理的主要服务商、行业专家的调研输出研究观点和行业分析。
如今信息化应用深入到一定程度，已经从单元工具使用进入 集成和协同阶段，自然而然就将管理过程和生产流程的优化提 到议事日程。数字化网络可以把我们所使用的工具、手段、 人的能力通过集成和协同的方式达到最佳和最优。
近几年，为了推动生物医药产业的快速发展，加快构建生物产业链，国务院、国家发改委等部门相继发布了多 项生物医药产业促进政策，支持生物技术药、化学药、中医药等细分领域的产品研发、成果转化，以及公共服 务平台的建设等等。2022 年，工业部和信息化部、国家发展改革委、科技部等九部门联合发布的《“十四五” 医药工业发展规划》明确提出，国家将推动医药制造能力系统升级，以新一代信息技术赋能医药研发。
园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此，发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用，建设智慧型现代园区，成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大，信息化对园区推动作用日益明显，园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段，也成为提高管理水平，提升企业运行效率有效途径。
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