为了进一步了解敏捷性的价值，我们对4,000多名大中型企业的高管进行了调研。我们发现，一半的受访者表示他们在过去两年中不得不同时对其多个业务部门进行转型，或者以比以往更快的速度开展更广泛的转型，这些都表明企业的转型周期已经被大幅压缩
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近年来，我国制造业逐渐呈现出两大趋势。一是制造业数字化转型的步伐加快，企业通过引入先进技术，如云计算、大数据、人工智能等，提升生产效率，优化产业链条，实现高质量发展。以东风汽车集团为例，其通过与华为合作，建设云数据中心，推动业务信息化，以应对行业挑战。
其中，人工智能技术是第四次工业革命的核心技术创新的驱动力，促使智能化、自适应、个性化趋势加速演变。在这个过程中，算法、算力、数据作为 AI 核心三要素，相互影响，相互支撑，共同推动了技术的突破。
展望2024年，我国制造业数字化转型将进入范围显著扩展、程度持续深化、质量大幅提升的快速发展期，各类政策将密集出台、区域高地将不断涌现、产业实践将更加活跃、技术创新将供需两旺、数绿协同将加速融合、商业模式将深刻重构、标准体系将更加完善。但同时，也存在着技术难题、概念困扰、供需偏差和风险担忧等问题。对此，赛迪研究院提出“一套政策体系+两大引领工程+三类主体应用+四大基础能力+五大保障体系”的工作推进方案。
我们正在见证一个由数据驱动的世界，其中数据不仅仅是一种资料，更是一种核心的生产要素。它通过业务贯通、数智决策和流通增值三个层面，为传统行业带来了前所未有的价值放大效应。数字智能服务成为了产业发展的新质生产力，带来了更多新价值的创造。
作为底层基础服务，数据标注贯穿？模型全？命周期（训练测试、评估验证和应？迭代）。？？？，牵涉关键Know-how，更多？模型公司/AI企业选择？建标注团队和管线；另？？？，上下游合作关系将更为紧密和耦合，专业数据服务提供商更多机会将在垂直领域，帮助企业完成私有化部署。
医疗行业是一个典型的知识和技术密集型行业，其发展水平直接关系到国民健康和生命质量。医疗健康AI大模型，作为人工智能的一个分支，能够通学习大量的数据来生成新的数据实例，这在医疗领域有着广泛的应用前景，如药物研发、医学影像、医疗文本分析等。这些应用不仅能够提升医疗服务的质量和可及性，还能够推动整个医疗产业的创新发展，形成新的产业生态和生产力。因此，“新质生产力”概念下的科技创新资源整合，对于医疗和生成式AI领域的发展至关重要。
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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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