主要介绍企业绿色供应链管理评价的目的、依据及被评价企业的基本情况（企业的基本信息、发展现状、主要产品、生产经营状况、供应商以及在绿色发展方面开展的重点工作及取得的成绩等）等。
数字化转型是IT服务的长期驱动力。随着各行业正在从传统的信息化建设，演进到数字化转型的新阶段，企业用户的IT支出也正在沿着硬件、软件及服务不断向上延伸，以更好的满足自身从基础设施、技术中台到业务应用的全面数字化需求，因此IT服务也成为了近年全球IT支出中增长最强劲的领域。同时横向比较来看，国内IT支出中硬件和网络占比较高，而服务及软件的占比要远低于全球平均水平，未来国内IT服务行业的发展仍有巨大的空间。
随着人工智能技术和配套数据系统的快速发展，化工过程建模技术达到了新的高度，将多个机理模型和数据驱动模型以合理的结构加以组合的智能混合建模方法，可以综合利用化工过程的第一性原理及过程数据，结合人工智能算法以串联、并联或者混联的形式解决化工过程中的模拟、监测、优化和预测等问题，建模目的明确，过程灵活，形成的混合模型有着更好的整体性能，是近年来过程建模技术的重要发展趋势。
随着智能制造以及高效洁净制造的快速发展，基于工业机器人的自动化打磨设备以其高自由度、高控制灵活性成为了自动化打磨设备的主流。对飞机蒙皮、汽车外形面、大型涡轮机的叶轮叶片等大型的复杂的曲面，打磨与抛光是生产制造过程中必不可少的工序，而在实际生产过程中，由于复杂曲面对于打磨精度以及打磨力控制要求较高，一般打磨设备如磨床等很难实现大型复杂曲面的打磨，现有的技术方案大多是由人工手持打磨工具进行打磨，效率低且不能够保证恒定的打磨力，造成零件打磨精度低，此外，打磨过程中存在大量颗粒物，工况较差，损坏打磨者的身体健康。
工业互联网是以网络为基础、平台为中枢、数据为要素、安全为保障，既是工业数字化、网络化、智能化转型的基础设施，也是互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合的应用模式。工业互联网一方面与我国工业“两化融合”的发展成果一脉相承；另一方面，又吸收国外“工业物联网”体系的成功实践，通过对人、机、物、系统的全面连接，构建起覆盖全产业链、全价值链的全新制造和服务体系，将重塑企业形态、供应链和产业链。
本标准给出了智能火电厂的基本概念、关键属性、主要特征、体系结构，规定了智能装置和智能设备、智能平台、智能应用的技术要求，以及火电厂在智能化建设中可采用的技术路线和评价条件等。 本标准适用于智能火电厂规划、设计、建设、调试、验收、维护与评估
科技进步永不停息，金融市场的交易模式也在不断演化。在计算机体系、软件技术和算法理论的共同推动下，量化技术得到了飞速发展。从 20 世纪 50 年代，美国商品期货市场开始采用电子交易平台，到 90 年代互联网促进各种自动化交易系统、智能匹配算法和高效交易策略的出现，再到 21 世纪以来大数据、人工智能和云计算等金融科技的广泛应用，美国金融市场已成为世界上规模最大、流动性最强的金融市场。回顾国内，无论是初始的指数增强型基金，之后的高频交易，还是当下的多元化策略时代，都仰赖量化科技在提供全方位的支持。
日本强调自动化和智能化技术应用，推进精益生产与智能技术结合,工业结构向技术密集型和节能节材方向发展，成为全球先进制造业最为发达的国家之一。按照推演规模和战略特征划分,日本智能制造可以分为布局规划整合发展和突破引领三个发展阶段。
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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。
区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
2025 年，人工智能正式迈入 “智能体元年”，AI Agent？成为驱动产业变革的核心力量，硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。
机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面，两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工，针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效，但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工，而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差，因为有时候深度学习虽然能有好的表现，但是我们并不知道他的原理是什么。
2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点，AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力
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