“它是一场物联网技术带来的‘革命’，它是从商业模式上发生变革的，这不仅仅是一个停车问题，还和物业管理、楼宇管理、客户管理相结合在一起。”西安艾润物联网技术服务有限责任公司董事长兼总经理王林祥为自己的停车王智慧管理系统进行了这样的定义。
本文描述了物联网智能车道控制器和对车道机电设备进行集成化智能管理控制的软件系统平台。通过对车道设备运行状态、通信状态的智能监测，将数据实时上传至智能运维平台。通过运维平台远端控制，实现部分故障自消除功能，对于无法自消除的故障，运维平台能够通过智能分析辅助维护人员快速找到故障点，以达到降低维护成本、提升维护效率的目的。
谷歌的深度学习在AI芯片中找到了一条关键路径 一年前，ZDNet 与谷歌大脑总监 Jeff Dean谈到 了该公司如何使用人工智能来推进定制芯片的内部开发，从而加快软件开发。Dean 指出，在有些情况下，与人类相比，人工智能的深度学习能够更好地决定如何在芯片中布置电路。
人工智能（AI）改善制造业运营的三种方式 在制造行业中，工业4.0（Industry 4.0）不仅仅是一个流行词，它已成为一种新的现实。新型冠状病毒的爆发加速了这一现实的到来。在新型冠状病毒爆发的前三个月中，企业和消费者都适应了网络世界，数字技术的发展速度相当于十年间的发展速度。
大数据时代，如何利用数据来提升设计？当你面对一个艰难的问题时，你是根据什么来进行抉择？直觉？还是遵从内心？难道是喜欢抛硬币？ 这些方法可能偶尔会给你正确的方法，但它们的有效性相比数据是不够真实的。 那么，让我们来挖掘出最有效的方法。作为设计师，我们可以利用数据来改善我们的设计。
为提高基本鲸鱼优化算法的搜索速度和寻优性能,提出了一种基于混沌映射的鲸鱼优化算法.该算法分别采用5种混沌映射扰动的惯性权重以协调算法的全局和局部搜索能力,通过测试函数对比得出,5种混沌映射均能提高算法的寻优性能,尤其是Gauss映射；最后,将加入Gauss映射的鲸鱼优化算法用于有限元模型修正问题中.仿真结果表明,改进后的鲸鱼算法能进一步提高模型修正精度.
OPPO数仓与数据湖融合架构升级的实践与思考 数据仓库和数据湖方案在快速演进和弥补自身缺陷的同时，二者之间的边界也逐渐淡化。云原生的新一代数据架构不再遵循数据湖或数据仓库的单一经典架构，而是在一定程度上结合二者的优势重新构建。在云厂商和开源技术方案的共同推动之下，2021 年我们将会看到更多“湖仓一体”的实际落地案例。
文章提出驱动行业工业互联网可持续发展的四大逻辑:价值逻辑、科学逻辑、技术逻辑和商业逻辑。价值逻辑从用户价值创造视角探讨平台的终极愿景；科学逻辑在原理级上探讨平台如何实现向行业用户的价值传递；技术逻辑在科学逻辑指导下,从工程实现视角探讨什么样的技术架构体系才能够持续﹑稳定、可靠地支撑终极愿景；商业逻辑则从平台可持续发展视角探讨建设模式、服务模式,推广模式,治理模式和商业模式如何协调一致,进而实现源源不断的商业价值流。
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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。
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推动生态重构。AI、大数据、物联网等技术从单点 突破走向深度融合，不仅优化了预订、服务、管理 等全流程体验，更催生出 “酒店 + 科技 + 生态” 的新范式。部分领先企业已搭建起开放的数字化生 态平台，链接上下游资源，实现从 “单打独斗” 到 “协同共赢” 的转变，这标志着行业数字化已 从 “工具赋能” 阶段，迈向 “生态赋能” 的全新 阶段。
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