互联网金融就是互联网技术和金融功能的有机结合，依托大数据和云计算在开放的互联网平台上形成的功能化金融业态及其服务体系。当前我国的互联网+金融的格局，由传统金融机构和非金融机构组成，传统金融机构主要为传统金融业务的互联网创新以及电商化创新，而非金融机构则是利用互联网技术进行金融运作的电商企业。相比于国外，包括英美等国早有发展，包括P2P、众筹、网络银行、网络保险、第三方支付等互联网金融企业,但是规模与他们庞大的传统金融行业相比还比较有限，也没有出现互联网金融爆发式增长的态势，其基本原因在于美国直接融资市场发达。而对于德国互联网金融业没有得到很好的发展，其中一个原因就在于德国银行体系提供的服务，已经能够比较好的满足德国企业尤其是中小企业的融资需求。
互联网金融是传统金融行业与互联网开放、平等、协作、分享”的精神相结合的新兴领域。指借助于互联网技术、移动通信技术实现资金融通、支付和信息中介等业务的新兴金融模式。
中国联通、东方航空与招商银行结成异业联盟，具有强大的协同和互补效应。三家企业均拥有庞大的客户群、丰富的产品线以及广泛的营销和服务渠道，所在的通讯业、航空业和银行业又都是与人们生活息息相关的行业。更为重要的是，无论是通讯、航空还是银行，在某种程度上都具有信息属性，对信息科技、数据管理等都具有很强的依赖性。因此，三方可以在高端客户联动拓展、产品和服务创新、物理网点和电子渠道共享、增值服务延伸、数据挖掘与分析等方面实现优势互补与深入合作，进而为各方带来新的成长动力。
船企物联网是船企智能化网络的重要环节,而无线网络又是物联网的主要组成部分。选择什么样的无线网络技术构建什么样的物联无线网络则是船企物联网建设的关键问题。本文通过对当前主流无线网络技术特点的深度分析,结合物联网在船企生产管理中的典型应用,提出多种物联网无线网络技术解决方案,并对当前无线网络组网技术存在问题进行了总结,对船企建设高效智能化物联信息网具有技术指导作用。
智慧城市，是指在城市发展过程中，在城市基础设施、资源环境、社会民生、经济产业、市政治理领域中，充分利用物联网、互联网、云计算、IT、智能分析等技术手段，对城市居民生活工作、企业经营发展和政府行政管理过程中的相关活动，进行智慧地感知、分析、集成和应对，为市民提供一个更美好的生活和工作环境，为企业创造一个更有利的商业发展环境，为政府构建一个更高效的城市运营管理环境。智慧城市的核心是构建智慧型城市运行生态系统和城市产业生态系统。
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。其英文名称是：“Internet of things（IoT）”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。物联网是继计算机、互联网与移动通信网之后的信息产业第三次浪潮，开发应用前景巨大，已被列为国家五大新兴战略性产业之一。据权威研究院机构预测，物联网所带来的产业价值要比互联网大30倍，将会形成下一个万亿元级别的通信业务。物联网在全球尚处于起步阶段，各国基本处在同一起跑线上。因此，抓住难得的战略机遇，加快推进物联网发展，是增强我国国际竞争力的必然选择。前瞻产业研究院以下推荐报告深度阐述了物联网行业市场现状、龙头企业竞争格局及物联网行业未来发展趋势等。
大数据的成因源于信息技术的发展。回顾半个多世纪人类信息社会的历史，1966年摩尔定律的提出，使晶体管越做越小、成本越来越低，为大数据现象的形成奠定了物理基础，这相当于铸器，人类有能力制造巨鼎盛载海量的数据；1989年数据挖掘技术的产生，让大数据实现了“大价值”；2004年出现的社交媒体，则把全世界每个人都转变成了潜在的数据生成器，向摩尔定律铸成的巨鼎当中贡献数据，这是“大容量”形成的主要原因。本文通过分析大数据的静态的概念和动态的成因，使人们更清楚地理解大数据的特点。
将安全措施从网络转移到具体的人员、设备和业务资产； 在边界安全之上叠加基于身份的逻辑边界； 其本质是基于身份的、细粒度的动态访问控制机制。 1、对所有设备、用户和网络流量进行身份认证、授权和加密。 2、访问控制策略应该是动态的，基于尽可能多的数据源计算出来
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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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