我们围绕着反常识的数据、中国的机遇与优势、实体经济、改变偏见，下沉市场、海外市场，新金融时代等八大版块，展开了我对新商业文明时代的看法。
机器学习（Machine Learning，ML）是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。其专门研究计算机是怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。此外，数据挖掘和机器学习有很大的交集。本文将从架构和应用角度去解读这两个领域。
在大数据就业薪资方面，以Hadoop开发工程师入门薪资已经达到了 8K 以上，工作1年可达到 1.2W 以上，具有2-3年工作经验的hadoop开发工程师年薪可以达到 30万—50万，一般需要大数据开发的公司基本上都是大公司，Hadoop开发工程师是目前BAT企业、大数据公司最急需的人才，所以学习大数据专业也是进大公司的捷径！
随着中部崛起战略的实施，中部地区发展速度日益加快，作为 第二产业的建筑业其对国民经济的加速发展具有重要的带动作 用，同时我国又需要加快城市化进程， 其中加大了对交通和建筑 等基础设施投资， 加之现阶段人们对住房， 交通条件的巨大的需 求暂时不会改变。 国家和当地政府以后将会继续加大对基础设施 的建设和旧城区的改造的投入， 以提高城市形象。 然而建筑智能 化在我国有着巨大的潜在市场
智能建筑最主要的特征就在于它的“智能化”，在于它采用多元信息传输，监控、管理以及 科学有效的集成等- 系列高新技术，以实现信息、资源和任务的共享。智能建筑已成为各国综合应用科技能力的象征，也是国际“信息高速公路”和智能化城市的网络节点。因而兴建智能大厦已成为了21世纪房地产投资开发的主导方向。为新兴的智能建筑产业提供相关的设计、设备、安装、维修、管理维护的企业也在快速发展，并形成个全新的智能建筑行业与建筑智能化技术新领域。
大数据是信息技术发展的必然产物，更是信息化进程的新阶段，其发展推动了数字经济的形成与繁荣。
大数据迁徙图：逃离北上广 他们竟然去了这里 随着一线城市人口疏解工作步入深水区，“逃离”不仅是主动告别，也包括了被迫离去。逃离者到底都去了哪里？
车联网作为物联网的一一个重要应用方向，它是社会经济和工业化进程发展的产物，也是汽车步入智能化时代的重要标志。随着4G的普及，任何车身数据的实时传输都不再是障碍了，反而对精确的车身数据要求更高了。
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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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