2020年09月21日，国务院国资委正式印发《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》，系统明确国有企业数字化转型的基础、方向、重点和举措，开启了国有企业数字化转型的新篇章，积极引导国有企业在数字经济时代准确识变、科学应变、主动求变，加快改造提升传统动能、培育发展新动能。
在最近的几年中，人工智能随着神经网络的突破，得到了巨大的发展，特别在图像、分析、推荐等领域。在人工智能快速发展的同时，计算规模不断扩大、专家系统过于单一、神经网络模型的灵活性、应用领域的复杂行等问题，也在不断升级。在这样的环境下，分布式人工智能的发展被研究机构和大型企业提上日程。分布式人工智能，可以解决集中化人工智能的几个主要问题：？ 规模化的计算问题。？ 计算模型的拆分训练。？ 多智能专家系统的协作。？ 多智能体博弈和训练演化，解决数据集不足的问题。？ 群体智能决策和智能系统决策树的组织，适应复杂的应用场景，比如工业、生物、航天等领域。？ 适应物联网和小型智能设备，联合更多的计算设备和单元。
计算机视觉应用深度学习堪称突破的成功点是 2012 年 ImageNet 比赛，采用的模型是 CNN，而不是 Hinton 搞的RBM 和 DBN 之类，就是 Hinton 学生做出来以他命名的 AlexNet。图像数据的特征设计，即特征描述，一直是计算机视觉头痛的问题，在深度学习突破之前10多年，最成功的图像特征设计 (hand crafted feature)是SIFT，还有著名的Bag of visual words，一种VQ方法。
到目前为止，我们使用的大多数技术都要求我们通过其特征手动分割图像。但是我们实际上可以使用无监督的聚类算法为我们完成此任务。在本文中，我们将讨论如何做到这一点。
从自动驾驶汽车、预测分析应用程序、人脸识别，到聊天机器人、虚拟助手、认知自动化和欺诈检测，人工智能的用例很多。然而，不管 AI 的应用如何，所有这些应用都是有共性的。他们基本上属于七个常见模式中的一个或多个。这七个模式是：超个性化、自主系统、预测分析和决策支持、会话/人机交互、模式和异常、识别系统和目标驱动系统。
为落实《关于积极推进"互联网+"行动的指导意见》,加快人工智能产业发展,日前,国家发改委,科技部,工业和信息化部,中央网信办制定了《"互联网+"人工智能三年行动实施方案》
数控机床是现代工业生产的重要基础设备之一，被广泛应用于机械制造、航空航天、国防建设等领域，影响一个国家的经济水平和综合国力。数控机床故障的发生，不仅直接造成经济损失，更带来安全隐患。数控机床故障诊断技术是一门专门解决数控机床故障问题的综合性应用技术，它使用测试技术、信号分析、数据处理技术、计算机技术来及时发现甚至提前预知数控机床故障。本文使用朴素贝叶斯分类法进行故障识别，基于Python语言和WebSocket技术实现了数控机床远程实时故障诊断系统。故障诊断算法方面以滚动轴承正常和故障信号数据为例，使用零均值化和小波包滤波对信号进行预处理，然后使用时域分析、频域分析和连续小波变换提取信号特征，最后使用朴素贝叶斯分类法实现故障识别。使用Python语言及相关科学计算工具包进行编程实现。根据数控机床中需要被监控的机械部件，选择合适的传感器和数据采集设备，建立数据采集系统，构成实现数控机床故障诊断系统的硬件基础。软件系统分为采集端、服务端和用户端，由于Python几乎可以实现任何程序的编写，并且扩展性极强和其在科学计算方面的优势，使用Python语言实现整个软件系统的大部分功能，在数据采集方面，不能由Python完成的地方使用VC++2010对Python进行扩展。采集端和服务端使用C／S结构，通过TCP通信进行数据交互。采集到的原始数据存储在MAT文件中，其他数据使用MariaDB数据库进行存储。用户端和服务端使用B／S结构，使用Tornado框架实现Web服务器和Web站点，用户通过Web浏览器访问系统。Web站点前端使用HTML5规范的WebSocket实现实时的大量数据传输，并且使用VSG、Bootstrap、JQuery和Echarts前端框架和插件，实现了较友好的人机交互界面。
数字化转型知识方法系列之五：数字化转型战略一、数字化转型是信息时代企业级核心战略 新一轮科技革命和产业变革迅猛发展，企业发展环境日益复杂多变，机遇挑战并存。全球经济从增量发展转向存量竞争，资源环境刚性约束日益增强，企业仍面临多重不确定，我国产业发展亟需开辟价值创造新空间、由价值链低端向中高端跃升。深入推进信息技术和实体经济深度融合，推动产业组织逻辑和体系变革，全面提升企业可持续发展能力，以数字化转型化解不确定性，是当前战略转型核心。
没有账户，需要注册
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。
当前，我国低空经济已进入产业化加速期，形成贯穿技术研发、装备制造、运营服务、基础设施的全链条生态体系。为深入贯彻国家发展战略，系统推进低空经济高质量发展，充分发挥标准化在产业发展中的基础性和引领性作用，统筹推进低空经济标准化建设，形成全国“一盘棋”的工作格局，特制定本建设指南。
2025年7月，党中央召开城市工作会议指出:“我国城镇化正从快速增长期转向稳定发展期，城市发展正从大规模增量扩张阶段转向存量提质增效为主的阶段”，标志着我国城镇化正式迈上高质量发展、内涵式发展新征程。会议明确提出的“六个城市”发展目标，对我国城市发展的未来走向具有重大战略引领意义，也为各地系统谋划部署下一阶段实施路线提供了基本遵循。
市场进入品质驱动新阶段，规 模增长与结构演变并存 中国家电市场正步入从规模扩 张向品质升级的关键转型期。 尽管行业整体保持稳健增长， 但增速放缓与需求结构变化正 推动行业进入深度竞争新阶段。
深企投产业研究院是深企投集团旗下的高端智库，聚焦产业发展，服务区域 经济，致力于为各地提供产业发展落地方案。研究院总部位于深圳，服务区域覆 盖全国主要省市。研究院集聚一批经济研究和产业研究专家，以 985 院校研究生 为主体，链接高校专家学者，为全国各地政府及机构提供智力支持。
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