以云计算为基础、以大数据为核心的企业级应用/软件，将是互联网下一个爆发领域。在营销领域,企业级营销云将成为广大企业的智能核心，在未来5年，将逐步颠覆数字广告、电商销售、客户信息管理CRM、甚至是OA领域的传统模式。
借助HP云管理平台，能够对所有的硬件资源进行集中化、可视化、自动化管理；能够在很短的时间内，根据硬件资源的使用情况以及发展战略情况，完成硬件资源的合理分配。
硬科技是事关国家发展的关键技术，是国家经济创新发展的基石。白皮书从硬科技发展现状、硬科技发展态势、硬科技应用于发展协同、硬科技发展前景展望四大方面，对中国硬科技创新发展进行了多方面解读，并通过城市硬科技创新指标，对中国38个城市进行了硬科技创新能力排名，详细解析了主要城市硬科技创新发展进展。
数据挖掘是20世纪80年代后期发展起来的一种新兴技术。它是商业、企业竞争和技术发展的需求的结果，数据挖通技术是多种学科的交叉的产物.
美国政府再次赋予机械I业行业更大的优先权，努力实行积极的产业政策以创造就业机会和鼓励制造业回归美国。2011年 夏，奥巴马总统推出了先进制造伙伴计划（ AMP ） , 这是一个汇集了来自研究、商业和政治部门的代表私营机构,来共同描 绘“投资和促进新兴技术发展”的路线。
智慧工厂是现代工厂信息化发展的新阶段。是在数字化工厂的基础上，利用物联网的技术和设备监控技术加强信息管理和服务；清楚掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上人工的干预、即时正确地采集生产线数据，以及合理的生产计划编排与生产进度。并加上绿色智能的手段和智能系统等新兴技术于一体，构建一个高效节能的、绿色环保的、环境舒适的人性化工厂。是IBM“智慧地球”理念在制造业的实际应用的结果。
金属材料的韧性断裂过程一般要经历三个阶段，即在一定条件下，微孔洞的逐渐长大、慢慢形核以及最终聚合，这一转变过程导致了材料宏观裂纹的萌生和断裂。1975 年，Gurson提出细观模型，后经Tvergaard和Needleman进一步修正，形成GTN细观损伤模型。但原Gurson细观损伤模型没有考虑不连续微孔洞的影响，不能预测孔洞之间的颈缩现象。因此，本文从数值积分算法着手，在原GTN细观损伤模型的基础上引入塑性极限载荷模型，研究材料的损伤演化及断裂失效过程。为了研究高导无氧铜（OFHC）材料在单轴拉伸条件下的断裂破坏过程，本论文进行了如下研究工作：1．基于Gurson．Tvergaard-Needleman（GTN）细观损伤模型的本构理论，根据向后 Euler完全隐式积分算法，以及弹性预测．塑性校正方法，离散数值积分公式，更新应力应变关系，详细推导相应的一致切线刚度矩阵，提出数值算法的实现思路。以孔洞聚合时的临界孔隙率．疋为桥梁，将塑性极限载荷模型和GTN细观损伤模型相结合。编写大型有限元软件ABAQUS／STANDARD的用户自定义材料子程序UMAT，实现修正的GTN细观损伤模型在有限元环境中的应用。2．利用高导无氧铜（OFHC）材料加工成的光滑和缺口圆棒试样，进行单轴拉伸试验，获取载荷．位移曲线。由光滑圆棒试样得到的真实应力．真实应变曲线，确定杨氏模量、初始屈服应变、屈服极限及强度极限；对于塑性屈服后的硬化部分，采用Ramberg．Osgood硬化准则进行拟合，确定硬化系数以及硬化指数。3．建立缺口圆棒试样的轴对称有限元计算模型，选用八节点轴对称缩减积分单元（CAX8R），采用嵌入了UMAT的ABAQUS软件进行计算。根据前人的研究经验及方法，并结合单轴拉伸试样的试验和数值预测结果，通过综合对比分析，最终确定修正的GTN细观损伤模型损伤参数。4．根据已确定的损伤参数，采用用户自定义材料子程序UMAT，实现修正的GTN细观损伤本构模型在有限元软件ABAQUS环境中的应用。对缺口圆棒试样，进行数值万方数据摘要模拟断裂失效预测，预测结果与试验曲线基本吻合，验证了该模型的有效性，该方法的合理性和可行性。5．分析了裂纹萌生点的位置和扩展路线、应力三轴度沿着最小横截面的变化、以及断裂区损伤演化规律。研究结果发现，裂纹萌生点最早产生于缺口试样的中间位置，不久之后，载荷急剧下降；缺口圆棒试样的中间位置应力三轴度最高，而在自由边附近最低。这主要是因为，由于塑性变形的增大，孔洞体积分数也随之增加，当达到塑性极限载荷时，微孔洞开始聚合，孔洞体积分数由厂变成厂’，并急剧增大，当厂‘增加到一定程度时，缺口试样中间位置的裂纹开始萌生。裂纹萌生的加快和长大，造成微孔洞的急剧增大，促使载荷快速下降，材料的承载能力降低，当损伤程度积累到材料的极限值时，断裂失效现象产生。
互联网时代最大的特点在于:消费者主导，追求个性化，时尚化、效益和效率化的理性消费者比过去拥有更大的选择自由。互联网只是个工具，我们需要的是颠覆式地改变思维模式，重新审视和重构现有的商业模式。
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当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
LSTM，善于建模时间序列的非线性动态模式；能够捕捉长期依赖信息。但是训练复杂，对特征解释力较弱。 而随机森林，具有强大的特征选择能力，稳定性高，训练速度快，抗噪性强。但是不擅长捕捉时间序列中的序列依赖性 将二者结合起来的混合模型优势： LSTM用于建模时序依赖性，提取深层次的时间动态特征； RF用于建模非线性关系与残差校正，增强模型稳定性与泛化能力； 结构更灵活，预测更准确，解释性更强。
今儿和大家分别简单的聊聊：线性回归、多项式回归、贝叶斯回归~ 很多朋友不太理解，就是回归，为什么会扯到各种各样的回归？！ 咱们今儿来聊聊，希望可以帮助到你~ 线性回归是最基础、最常用的回归方法，能帮助我们快速理解自变量和因变量之间的线性关系，也是很多复杂模型的起点。 多项式回归，在此基础上增加了非线性表达能力，适合处理趋势更复杂但又不想上复杂模型的场景。 贝叶斯回归的厉害之处在于它把不确定性考虑进来了，不仅给预测结果，还能告诉你有多“靠谱”。
今儿和大家聊一个非常常用，且重要的分类模型算法：XGBoost ！ 要做分类问题（输出类别），XGBoost 是一种把很多“弱”决策树串起来，变成一个强预测器的算法。 为什么叫 Boost（提升）？每一棵树都不是独立的随机森林那样“并行平均”，而是按顺序逐棵建立：每次新增的树想要纠正前面所有树犯的错误（就像下一位选手在接力里跑得更好来补偿前面的差距）。
今儿咱们聊聊关于时间序列的一个融合案例：基于ARIMA+LSTM+Prophet融合的多尺度时间序列预测。 在实际场景中，一个模型很难吃下所有频段的信号，涉及到趋势、季节性、短期突变、异动噪声、制度切换等等。 于是就有了多尺度融合的路线：把不同频段的信号拆开来，再用最擅长处理该频段的模型去拟合，最后把各模型的预测组合起来。
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