即将过去的2020年是历史发展进程中极不平凡的一年。世界正经历百年未有之大变局﹐特别是突如其来的新冠肺炎疫情为各行各业带来了前所未有的挑战。然而，危机之中，数字化技术驱动的技术和产业变革仍加速发展，大数据技术、产业和应用逆势而上，数据的作用在助力疫情防控和复工复产中大放异彩，“数据驱动”的价值更加深入人心。
当前，世界经济遭受疫情严重冲击，全球产业格局和经贸规则历经深刻调整，加之新一轮科技和产业革命的猛烈冲击，全球经济正遭遇前所未有的挑战。我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，旧的发展动能越来越难以为继。2020年6月30日，中央全面深化改革委员会第十四次会议强调，“加快推进新一代信息技术和制造业融合发展，要顺应新一轮科技革命和产业变革趋势，以供给侧结构性改革为主线，以智能制造为主攻方向，加快工业互联网创新发展，加快制造业生产方式和企业形态根本性变革”。在此背景下，推动产业体系新旧动能转换，充分发挥工业互联网对实体经济增长的引擎作用，越来越成为各界的共识。
API是应用编程接口的缩写，通过API，一方以特定方式发送远程请求，而无需了解对方内部系统的逻辑，即可访问对方开放的资源，实现企业内外部产品和服务的互动，资源即服务。APl已成为企业内外部系统集成的重要手段。如今，商业环境瞬息万变，对企业快速响应外部环境变化提出更高要求，跨界融合创新不断发生，通过API快速构建产品和服务，迅速响应客户需求成为优秀企业的必备技能，对API的使用亦更加广泛，API经济应运而生。
到2035年，交通运输领域新型基础设施建设取得显著成效。先进信息技术深度赋能交通基础设施，精准感知、精确分析、精细管理和精心服务能力全面提升，成为加快建设交通强国的有力支撑。基础设施建设运营能耗水平有效控制。泛在感知设施、先进传输网络、北斗时空信息服务在交通运输行业深度覆盖,行业数据中心和网络安全体系基本建立，智能列车、自动驾驶汽车、智能船舶等逐步应用。科技创新支撑能力显著提升，前瞻性技术应用水平居世界前列。
分水岭将成为未来5年中国互联网的关键词，从浅水区向深水区过渡，将引发竞争格局的强弱式转化分水岭期不存在直道竞争，冷静和变化成为主旋律。
本规范给出了高等学校数字校园建设的总体要求和主要组成，规定了基础设施、信息资源、信息素养、应用服务、网络安全和保障体系的通用要求。 本规范适用于高等学校开展数字校园及智慧校园的规划、设计、建设和实施。
建设新型基础设施，是我国立足当前、着眼未来的重大战略部署。2018年12月中央经济工作会议提出，加快5G商用步伐，加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设。2019年中央政治局会议和中央经济工作会议再次指出，加快推进信息网络等新型基础设施建设，加强战略性、网络型基础设施建设。2020年2月，中央政治局会议强调要推动5G网络、工业互联网等加快发展。3月，政治局常务委员会会议进一步强调，加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度。
新型智慧城市将新一代信息技术与城市建设综合集成、深度应用，通过体系规划、信息主导、迭代演进，实现国家与城市协调发展的新生态。
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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”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
中服云作为国内领先的工业物联网平台厂商，其技术架构与功能特性高度适配火山地震监测场景的需求
人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能 发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家 和世界科技强国，按照党中央、国务院部署要求，制定本规划
：整合多模态医学数据，包括图像、文本、声音、 传感器数据和基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据，完成 不同时间点、条件下的数据对齐，构建医学科研数据资源库。 利用数据融合模型与方法，提供跨模态标注算法和标注工具， 揭示跨模态数据之间的语义关联性，帮助分析其相互作用和整 合效果，提高诊断和分析的准确性。面向不同类型的数据，提 供计算机视觉、自然语言处理、图学习等多类算法，对多模态 数据进行特征提取、模型训练、统计分析等，以识别疾病标志 物和模式。提供科研合作平台，促进跨学科研究团队的协作， 支持将分析结果转化为临床辅助决策支持工具，辅助医生进行 更准确的诊断和治疗规划。
为抢抓人工智能发展新机遇，支持人工智能技术赋能智能终端产品，推动智能终端产业高质量跨越 式发展，加快建设国际国内领先的人工智能终端产业集聚区，按照《关于加快发展新质生产力进一步推 进战略性新兴产业集群和未来产业高质量发展的实施方案》《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动方 案》等文件要求，结合我市实际，制定本行动计划
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