近年来，在工业领域与信息技术领域，都发生了深刻的变革。在工业领域主要包括工业机器人、3D打印等，而在信息技术领域主要包括大数据、云计算、社交网络、移动互联、人工智能等。
基于Creator软件,利用socket通信技术连接三维场景与客户端.客户端发送控制指令给场景,场景根据指令信息,控制场景中相应对象的模拟动作,如轴流风机的启动与关闭,遮阳板的打开与关闭,湿帘的启动等.场景可与多个客户端进行socket通信,满足物联网专业学生在课堂进行模拟开发的需求.
在物联网、移动互联网、5G、人工智能、大数据、虚拟现实等技术与应用推动下，智能家居进入快速发展阶段，国内乃至全球智能家居市场将形成产业聚集带，市场迫切需要智能家居场景体验、项目招采、市场运营、销售安装维保等交易与交付服务的产业基地。
工业软件应用于工业领域，是软件化的工业技术。工业软件指应用于工业领域， 以提高工业企业研发、生产、管理水平和工业装备性能的应用软件，其核心作用在于帮助工业企业提质增效降本，并增强企业在高端制造的竞争力。
近年来，中国的智慧城市进入爆发式增长。智慧城市发展理念得到普及，形成了从智慧家庭、智慧社区、智慧城市到智慧社会的全方位智慧理念，智慧城市建设标准逐渐完善。各地公共服务数字化程度得到明显提升，通过数据中心、各类平台和应用的建设，城市管理效率、政府办公效率、民生服务效率得到提高。城市治理模式得到创新，城市网格化管理、城市运营指挥中心、参与式规划等新模式得到应用。同时，智慧城市发展尚存挑战，用户体验待改进、发展碎片化、可持续运营能力不强等问题普遍存在。
2012年谷歌x实验室宣布使用“深度学习”技术让机器成功识别图片中的"猫” ,1000台服务器, 16000个处理器连接而成,内部共有10亿个节点。机器“阅读”了1000万张从YouTube从抽取的图片
无芯片不AI,面向人工智能应用的芯片均可被称为广义的AI芯片 AI芯片是专门]用于处理人工智能应用中大量计算任务的模块，是诞生于人工智能应用快速发展时代的处理计算任务硬件，广义来讲，凡是面向人工智能应用的芯片均为被称为AI芯片
人才是国家科技创新经济发展的首要驱动力,是在当今日趋严峻的国际竞争中取得优势的核心要素。信息时代,面向海量的人才数据和复杂多样的人才需求，如何实现人才大数据的高效管理和人才情况的深度洞察，是困扰政府、企业、高校等人才业务关联部门的重大难题。
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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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