元数据是指描述数据的数据，它提供了关于数据的详细信息和上下文帮助用户理解和使用数据。元数据是指描述数据的数据，它提供了关于数据的详细信息和上下文帮助用户理解和使用数据。
随着数字化时代的到来，数据已经成为企业发展的重要驱动力，数据战略规划对于企业来说至关重要。它可以帮助企业更好地利用数据资源，提高数据处理能力，增强数据分析和洞察能力从而更好地应对市场变化和竞争挑战。
数据资产入表是将数据资产纳入企业的财务报表体系，通过会计处理和报告，反映数据资产的价值和贡献。这一步骤的核心在于将数据资产视为企业的重要资源，对其进行合理的确认、计量和记录，以便更好地了解数据资产的规模、质量和经济价值。通过数据资产入表，企业可以更加清晰地了解数据资产在企业运营中的作用，为战略规划和决策提供有力支持。
郝亮亮 | 特高压直流送端交流系统故障引发的换相失败机理及抑制策略郝亮亮 | 特高压直流送端交流系统故障引发的换相失败机理及抑制策略
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可再生能源出力的不确定性会增加绿电零售商参与市场交易的风险，未来将在本文所提优化模型的基础上，进一步考虑绿电零售商交易中的风险；另外，用户侧的需求响应行为类型多样，未来的工作中会考虑多种不同类型的需求响应行为，如可中断电价、尖峰电价、阶梯递增电价等。
近年来，随着全球范围节能减排全面推进，中国风力发电技术迅速发展，风电机组的装机容量机型已经发展到量产10 MW以上的大型机组，企业为了降低生产成本，常用增加叶轮直径、提高轮毂高度等技术手段，以便安装更大容量的发电机组。在实际工程中，测风塔测风高度往往与轮毂高度不一致，此时合理的风廓线对于风资源的精确化评估具有重要意义。而在近地表层，大气垂直方向的稳定性会直接影响风速的垂直分布。
资产管理知识地图介绍了数据资产资本化的全流程，涵盖了政策法规、技术框架、数据管理、数据运营、数据安全以及数据资本化八种模式等关键知识点。
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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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