数据架构描述如何管理从收集到转换、分发和使用的数据。它为数据及其在数据存储系统中流动的方式设定了蓝图。它是数据处理操作和人工智能 (AI) 应用程序的基础。数据架构的设计应该由业务需求驱动，数据架构师和数据工程师使用这些需求来定义相应的数据模型以及支持它的底层数据结构。这些设计通常有助于满足业务需求，例如报告或数据科学计划。随着物联网 (IoT) 等新兴技术的出现，新的数据源不断涌现，良好的数据架构可以确保数据易于管理且具有利用价值，从而支持数据生命周期管理。更具体地说，它可以避免冗余数据存储，通过清理和重复数据删除来提高数据质量，并支持新的应用程序。现代数据架构还提供了跨域（例如部门或地理区域之间）集成数据的机制，打破了数据孤岛，因而消除了将所有数据存储在同一地方所带来的巨大复杂性。
IT基础设施架构规划旨在满足业务转型发展的需求，解决现有架构无法支持业务快速发展的问题，并探索新业务模式。规划遵循的原则包括共享基础设施、IT服务连续性及全集团化服务。构建统一、安全、高效的云数据中心，融合IaaS和PaaS技术，提供资源基础与管理能力，实现弹性扩展、快速响应及可计量服务。涵盖云管理平台、基础设施资源池、基础网络架构等部分，支持多租户共享与灵活运营。
中央送出一份“惠农超级大礼包”，释放重磅信号，中央一号文件发布，文件对实施乡村振兴战略进行了全面部署，是谋划新时代乡村振兴的重要顶层设计。 今年一号文件明确了实施乡村振兴战略“三步走”的时间表，提出让农业成为有奔头的产业，让农民成为有吸引力的职业，让农村成为安居乐业的美丽家园 “三大支撑”构建专业乡村振兴服务平台 乡村振兴规划事业部+乡村振兴研究智库+乡村振兴产业资源库 “六脉神剑”提供乡村振兴全程服务体系 振兴策划、规划设计、投资融资、产业导入、建设施工、运营管理
我司对大数据治理有深刻的认知与理解，并基于对大数据治理的认识构建了一整套大数据治理的思想方法体系，搭建了数据治理实施的框架。
对于机械系统的预测和健康管理，一项核心任务是预测机器的剩余使用寿命（RUL）。目前，具有自动特征学习的深度结构，如长短期记忆（LSTM），在RUL预测方面取得了很好的性能。然而，传统的LSTM网络只使用最后一个时间步的学习特征进行回归或分类，效率不高。此外，一些具有领域知识的手工制作的特征可能会为RUL的预测提供额外的信息。因此，将这些手工制作的特征和自动学习的特征集成到RUL预测中是非常有动力的。在这篇文章中，我们提出了一种基于注意力的深度学习框架，用于机器的RUL预测。LSTM网络用于从原始数据中学习序列特征。同时，所提出的注意力机制能够学习特征和时间步长的重要性，并为更重要的特征和时间步分配更大的权重。此外，开发了一个特征融合框架，将人工生成的特征与自动学习的特征相结合，以提高RUL预测的性能。对两个真实数据集进行了广泛的实验，实验结果表明，我们提出的方法优于现有技术。 关键词：注意力机制、特征融合手工特征、长短期记忆（LSTM）、机器剩余使用寿命（RUL）预测、预后和健康管理（PHM）。
准确模拟大型锂离子电池（LLBs）的电化学过程，包括估计过程中的电化学状态分布，对于LLBs的设计和管理至关重要。基于二维物理的模型可以准确地描述LLB的电化学过程。然而，由于存在复杂的偏微分方程（PDE），求解模型成为一项具有挑战性的任务。本文开发了一个物理信息复合网络（PlCN）作为二维物理模型的替代模型。具体来说，PlCN由四个深度神经网络（DNN）组成，分别估计四个关键电化学状态的分布。由于PlCN的架构受到PDE特性的启发，它可以通过四个轻量级DNN实现高精度。此外，通过结合物理和数据，PlCN使用有限的数据实现了准确的估计。它甚至可以估计可能无法直接测量的电化学状态分布。MoreoverPICN提出了一种基于低频信息的预训练策略和两阶段损失平衡策略，以解决PlCN训练中可能出现的收敛失败和损失不平衡问题。PlCN是通过将物理与数据相结合来模拟LLBs电化学过程的新尝试。大量实验表明，它比最先进的模型要好。 关键词：数据、电化学过程、锂离子电池、物理学、替代模型。
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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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在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后，全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟，共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型，转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达，依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态，市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后，各环节数据互通困难，难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化，缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升，以及用户行为日益复杂，这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。
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