在追求数据要素高效高质流通的当下，“数据孤岛”现象无疑是数据要素市场化建设进程中的障碍，于是“原始数据不出域，数据可用不可见”的新范式被提出，联邦学习也作为能够实现该范式的代表技术之一，得到了快速的发展。联邦学习技术可避免原始数据流出本地，转而通过“本地存储 + 分布式学习”的联合机器学习建模方式完成多方数据价值的释放，很好地解决了数据流通与数据安全之间的矛盾。
数字孪生城市（Digital Twin City）正是面向可持续发展目标提出的城市发展新理念与新模式，已经成为城市数字化转型发展、构筑城市竞争新优势的战略选择和重要路径。中国、美国、英国、法国、新加坡、新西兰等多国正积极探索建设数字孪生城市，取得了一定成效。但目前数字孪生城市仍处于发展初期，面临着城市发展需求日益复杂、技术快速迭代更新、实施建设投入较高、商业模式仍需探索等挑战。
浙江省海宁市上塘河灌区数字孪生先行先试建设方案（22页 PPT），浙江省海宁市上塘河灌区数字孪生先行先试建设方案（22页 PPT）
人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，在新时代的技术发展中具有很强的“头雁”效应。随着技术迭代，我国人工智能的通用性正在不断增强，从制造业、金融、交通运输、能源行业、公共安全到文旅教育、城市管理甚至生态农业、医疗健康……而生成式人工智能技术的加速进化，将进一步提升我国科学技术的创新潜力以及融合能力。
信通院-工业互联网标识应用成效评估报告（2023年）,信通院-工业互联网标识应用成效评估报告（2023年），信通院-工业互联网标识应用成效评估报告（2023年）
党的十八大以来，国家治理体系和治理能力现代化已经上升为全面建设社会主义现代化国家的重要动力和保障。2018年11月，习近平总书记在上海考察时强调：“城市治理是国家治理体系和治理能力现代化的重要内容”，“推进国家治理体系和治理能力现代化，必须抓好城市治理体系和治理能力现代化。运用物联网、大数据、云计算、区块链、人工智能等前沿技术推动城市管理手段、管理模式、管理理念创新，从数字化到智能化再到智慧化，让城市更聪明一些、更智慧一些，是推动城市治理体系和治理能力现代化的必由之路，前景广阔”等。习近平总书记的一系列重要论述为新时代中国城市治理特别是大城市治理指出了变革方向，也为“一网统管”的萌芽与发展奠定了前期思想基础和政治基调。
为响应体育场馆智慧化建设各相关方对标准指导的迫切需求，国家体育总局体育信息中心联合国内近 30 家“产、学、研、用”单位于 2020 年 11 月开展了《体育场馆智慧化标准体系建设指南》（以下简称“指南”）的编制工作。指南初步明确了体育场馆智慧化的定义与内涵，确立了体育场馆智慧化标准体系，拟定了重点标准明细表，概括了体育场馆智慧化参考解决方案，介绍了体育场馆智慧化中代表性的应用场景和实际案例。指南一方面为现阶段体育场馆智慧化建设提供有意义的指导和参考，另一方面也能作为智慧体育场馆标准化标准发展的蓝图，以标准助力体育场馆智慧化建设高质量发展。
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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?
虽然本文方法实现了锂离子电池在无温度传感器条件下的温度预测，但实际应用中可能存在的复杂工况条件，如不同环境温度、充放电倍率情况下的电池温度预测问题还缺乏深入的讨论，未来的工作将致力于更为复杂情况下的研究。
电力系统灵活调节能力充裕度研究在新型电力系统建设过程中有着重要地位，为了研究这一问题，本文建立了基于形态学分解的电力系统灵活调节能力充裕度分析模型。通过使用某地区实际电力系统运行数据进行仿真验证，可以得到以下结论。
国内智能化安全运营正处在一个充满机遇和挑战的关键发展阶段。A 技术的深度赋能、自动化水平的持续提升、数据驱动理念的深化、应用场景的不断扩展、人机协同模式的探索、云化与 Saas 化的加速、量化管理的普及以及生态合作的深化，共同勾勒出IS0C未来的发展蓝图。企业应积极拥抱这些趋势，克服挑战，构建面向未来的智能化安全运营体系，以应对日益复杂的网络安全威胁，保障数字化转型的顺利进行。
英伟达（NVIDIA）自1993年创立以来，以技术前瞻性和生态构建能力重塑计算产业格局。经历1999年纳斯达克上市奠定资本基础后，公司在2006年推出革命性的CUDA并行计算架构，突破性地将GPU应用边界从图形渲染拓展至高性能计算领域，为后续人工智能革命埋下关键伏笔
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