大数据时代的人力资源管理：挑战与创新。
基于知识管理视角的大数据提升企业创新绩效机制研究
大数据与服务型政府建设理念的共振：开放、共享与前瞻
超大型数字平台企业双轮垄断的规制范式
物联网的英文缩写I0T，即Internet of Things。我国目前还没有统一规范的称呼，有人称之为法为传感网。意思是将各种信息通过传感设备，如射频识别（RFID） 装置、红外感应器、卫星定位系统、激光扫描器等种种装置与互联网结合起来而形成的一个巨大应用网络。其目的就是让所有的可操纵物品都与网络连接在一起，方便识别、管理和操作。由此可见，物联网是在网络技术的基础_上建立起来的，是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业的革命。
《新一代人工智能产业白皮书（2019 年）——主要应用场景研判》,全面梳理了全球和我国新一代人工智能产业的发展现状,详细分析了基础层、技术层和应用层的产业发展态势,并归纳出新一代人工智能产业
人工智能在图书馆应用的理论逻辑、现实困境与路径展望
本发明提供一种基于大数据的智能混凝投 药系统，包括现场仪表、现地控制系统、数据中 心，所述现地控制系统包括数据网关、SCADA监控 系统，所述现地控制系统通过数据网关将策略函 数传输给SCADA监控系统，所述SCADA监控系统将 数据参数传输给数据网关，所述现地控制系统与 数据中心连接传输数据，所述现地控制系统与现 场仪表连接传输数据。通过本发明，以解决现有 技术存在的混凝投药失配严重，系统控制误差比 较大，抗干扰能力差的问题。
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
我们的情景分析显示，由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施，到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍，达到2.6万亿美元。2024年，香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%，增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前，我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中，随着近期招聘企稳，瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升，而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲，尤其是内地客户的资金流入。
最初以创新竞赛为起点的竞争，已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额，但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时，等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点，经济体必须重新思考其对AI主权的策略，并确定如何明智地投资。
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