流程工业：也称过程工业（Process Industry），是以资源和可回收资源为原料，通过物理变化和化学反应的连续复杂生产，为制造业提供原材料和能源的基础行业。典型的流程工业包括石油、化工、造纸、水泥、制药等行业。
英国政府网站公开发布了2019年8月英国科技委员会（Council for Science and Technology，CST）致信首相的一份名为《为提高生产力而进行技术扩散》（Diffusion of technology for productivity）的政策建议报告，该报告对英国在科技成果转化方面存在的阻力和问题提出了针对性的解决方案。本文对其主要内容进行摘编。
实际问题（如路径规划、定理证明、演绎推理、机器人行动规划等）都可以归结为在某状态图中寻找目标或路径的问题。
金融危机的实质，是科技创新的危机。工业革命以来，人类社会已形成了“科技突破—产业变革—金融扩展—经济增长”的迭代发展模式。以摩尔定律放缓为代表，科技重大进展低于预期，进而引起对“增长极限”的忧虑。
智能楼宇综合实训基地涉及智能楼宇工程化系统及智能化建筑实训单元组成。这两套系统分别从单元实训、智能小区应用以及技能考核的方面进行设计，即可以单独使用，也可以进行综合性使用。规划建设完成后将可承担楼宇智能化工程技术专业的BAS、IBMS、综合布线和安全防范技术等课程的全部或部分教学与实训。
大数据是指无法在可容忍的时间内用传统方法或工具对其进行抓取、管理和处理的数据集合。数据集组成非常巨大和复杂，以至于传统数据库管理工具处理起来面临很多问题。
利用电子或光纤传感器、微处理器和数字通讯技术，对设备运行状态、设备健康水平进行状态观测，实现状态可视化。 ＞采用标准协议，借助快速通讯网络，将状态信息上传至各控制层，在一定的智能控制层，按照最优控制理论和算法，形成控制信息和决策，再回馈到智能设备，完成设备动作。＞ ？实时进行监控、决策和动作行为，实现电网互动化，实现优化控制和
对数字化技术进行了介绍 , 综述了国内外数字化制造技术的研究现 状 , 论述了数字化制造技术是先进制造技术的核心 , 对数字化制造技术的几个核 心技术进行了较为详细的介绍 , 最后对数字化制造技术进行了展望并结合我国 实际情况对我国如何发展数字化制造技术提出了几点建议
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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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