工信部公布工业互联网试点示范项目名单，助力工业互联网建设体系发展。2020 年随着国内 5G 基础设施逐步完善，5G 商用化落地进程稳步推进，以及云计算、边缘计算、人工智能、大数据等技术的进一步发展，工业互联网体系建设逐步完备，核心技术不断突破。
2012年谷歌x实验室宣布使用“深度学习”技术让机器成功识别图片中的"猫” ,1000台服务器, 16000个处理器连接而成,内部共有10亿个节点。机器“阅读”了1000万张从YouTube从抽取的图片
物联网（IoT）是一个由智能设备连接起来的网络，并提供了丰富的数据，但是它也有可能是一场安全领域的噩梦。 物联网（（Internet of Things）（IoT）是一个统称，指的是越来越多不属于传统计算设备，但却连接到互联网接收或发送数据，或既接收也发送的电子设备组成的网络。
近年来，中国的智慧城市进入爆发式增长。智慧城市发展理念得到普及，形成了从智慧家庭、智慧社区、智慧城市到智慧社会的全方位智慧理念，智慧城市建设标准逐渐完善。各地公共服务数字化程度得到明显提升，通过数据中心、各类平台和应用的建设，城市管理效率、政府办公效率、民生服务效率得到提高。城市治理模式得到创新，城市网格化管理、城市运营指挥中心、参与式规划等新模式得到应用。同时，智慧城市发展尚存挑战，用户体验待改进、发展碎片化、可持续运营能力不强等问题普遍存在。
以文献计量学中的共 被引分析方法为基础，基于科睿唯安的 Essential Science Indicators （ESI） 数据库中的 10587 个研究前 沿，遴选出了 2019 年自然科学和社会科学的 10 大学科领域排名最前的 100 个热点前沿和 37 个新 兴前沿。
政策引领：中央经济工作会议2018年首次提出； 加快5G商业步伐，加强新型基础设施建设； 技术驱动： 新一代科技和产业革命正在孕育； 数字化、网络化、智能化加速构建； 经济需要： 新冠疫情爆发： 全球经济增长动力
真正意义的商业模式来自于市场，还应该具有长期价值属性、可持续性、可复制性等商业要素。目前综合能源服务市场里部分项目，不少是一种“快钱”模式，也有一些企业把项目投资规模或者数量，作为考核目标，导致项目操作短期化，忽视真正的客户长期价值，这对综合能源产业的发展是不利的，是一种“生意”（Deal）而非“商业”
2020 年 9 月 22 日 我国向世界郑重宣布 中国将提高国家自主贡献力度 采取更加有力的政策和措施二氧化碳排放力争于 2030 年前达到峰值 努力争取 2060 年前实现碳 中和 。能源 活动产生的碳排放占我国二氧化碳排放总量的比重超过 90 占温室气体排放总量的 70 左右 。中国从碳达峰到碳中和只有 30 年的时间 远低于发达国家的 60 70 年时间 能源转型和碳减排承受较大压力 。在 2060 年实现碳中和目标对于能源行业清洁低碳转型既是挑战也是机遇 需要能源供给侧和消费侧协调一致 通过大幅提升能源利用效率和大力发展非化石能源并举 以更低的能源消耗支撑我国经济社会发展目标的实现和居民生活水平的断提高 进而加快实现由高碳向低碳 再由低碳 向碳中和的 转变 。预计碳达峰和碳中和目标会分解至省内各级行政区域及行业 逐步落实到企业 将对企业生产经营和可持续发展提出新要求 。
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包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应
清华之后，北大也不甘示弱，推出了DeepSeek教程。清华的教程是传媒学院出的，而北大的这份文件是人工智能学院和计算机学院出的，所以总体上内容更加专业、全面和深入，尤其还提到了AI时代工作和技能需求的变化，可以说是不可多得的优质资料。
成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑， 推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政 府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
具身智能的定义:一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统，其通过智能体与环境的交互获取信息理解问题、做出决策并实现行动，从而产生智能行为和适应性。
DeepSeek通过核心能力突破+开源、低成本、国产化三大优势，推动A!技术平权和国产AI生态繁荣，成功进入全球大模型第一梯队，促使行业从唯规模论向性价比、高效能、工程化方向转变。
0 延迟要求高:典型要求百微秒级读取延迟以满足数据分析、模型训练等应用的需求因元数据瓶颈，现有系统延迟在毫秒级，如 Ceph
在企业数字化转型和政府数字化改革大背景下，数据分析带来的决策能力，已经变成每一个组织需要具备的核心能力。对于决策者来说，如何高效的看见和理解数据，并基于数据快速做出决策和指挥，也越来越成为一个基本要求。因此，数据分析的可视化逐渐成为普遍需求，由此进一步演进到数据李生技术，构建和物理世界一一映射的数字孪生体，
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