构建松耦合大数据平台，实现自主架构、自主研发； 提供一体化共享交换能力，实现多方式数据聚合； 提供全生命周期的数据治理，落实数据质量管理与资产化； 深研大数据模型，夯实大数据能力。 构建数据资源标准体系，高标准、高要求规范与管理；
我国海洋科技期刊的数字化发展现状分析，科技赋能智慧运营
网络革命的本质是连接主体和连接方式的变化：第一代互联网（PC互联网）是计算机与计算机之间的联网，主要媒介是固网宽带；第二代互联网， （移动互联网），本质是人和人的联网，载体为智能手机等可移动设备，连接方式也由固定线路向无线网络发展。
边缘云计算构筑在位于中心云与终端之间的边缘基础设施之上，是云计算能力由中心向边缘的下沉，强调通过云边的一体化、协同管理来解决在集中式云计算模式下所无法满足的业务需求。 2020年中国边缘云计算市场规模为91亿元，预计到2030年中国边缘云将增长至接近3000亿元。 本报告从核心价值、驱动因素、商业模式、应用场景、落地难点、竞争要素、产业格局等方面对边缘云计算行业展开研究，力求勾勒边缘云计算的全景图，并以十年为期展望行业的发展阶段，为供需双方提供有价值的参考。
21世纪的中国安防行业，从用户层面可以细分为个人安全、家居安全、社区安全、城市安全、环境安全、应急安全、消防安全、信息安全、行业安全和国土安全等十大类安全需求；从企业层面来看，企业必须同时具有兼容性好的软硬件产品、统一的系统集成平台、获得产品的快速渠道、优质的工程施工以及良好的运营服务等五大要素。这两个层面的变化，标志着国内的安防行业步入了一个新的发展阶段，国内大安防时代已经来临。
安全问题是大家目前较为操心的问题。其实专业一点来说，防御分为：主动防御和被动防御。众所周知，我们安装的视频监控系统、指纹锁等，这些都属于被动防御。主动防御就是我们现在所熟悉的智能安防系统，这样可以做到更全方位的安全保障。
围绕“面向复杂数据系统精准建模分析”和"复杂智能系统的原理分析与算法设计方法”两大核心能力,构建由代数学、概率论、数理统计、信号分析、数据结构与算法分析等组成的数据精准建模分析课程群,以及由微分方程与动力系统、计算机
安防工程是我们接触的弱电行业最常见的分项,一般人认为的弱电就是安防,所以安防工程做的比较多,如何验收?是每个安防人必备的知识点,今天分享一套安防工程验收表格。
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
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CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月
随着大模型技术的迅猛发展，数据集作为人工智能核心三要素之一，在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段，高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键，也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段，大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战，不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量，制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草，旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.
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