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。
知识表示就是研究用机器表述上述知识的可行性、有效性的一般方法，可以看成将知识符号化，即编码成某种数据结构，并输入到计算机的过程和方法.
数据是继土地?劳动力?资本?技术之后的第五大生产 要素?是基础性资源和战略性资源?也是重要生产力?我国 经济社会发展沉淀的数据总量所催生的数据资产潜在市场 规模十分巨大?据中央网信办调查 1?2022 年我国数据年产 量 8.1ZB?1ZB=270 字节??占全球 10.5%?数据要素已超 过技术要素?成为仅次于资本的第二大贡献生产要素?
1、要形成战略纵深，不要仅仅盯着供应商谈判等细节上； 2、要提高计划性； 3、加强风险管理，保障供应安全是第一位的，不要计较一时的储备成本； 4、与最优秀的供应商建立战略合作伙伴关系。
除此之外，还会增加 TreeMap 等集合的学习以及集合之间的对比。我们学习集合源码的目的一个是为了学习其 中的思想，另一个也是为了让我们能够更好的了解该集合，在适合的地方使用恰当的集合实现。 适用人群 适合 Java 初学者的进阶学习，集合类在 Java 中有很重要的意义，保存临时数据，管理对象，泛型，Web 框架 等，很多都大量用到了集合类。 学习前提 学习本指南前，你需要达到 Java 语言的入门级。
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MyBatis 是支持普通 SQL 查询，存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis 消除了几乎所有的 JDBC 代 码和参数的手工设置以及结果集的检索。MyBatis 使用简单的 XML 或注解用于配置和原始映射，将接口和 Java 的POJOs（Plain Old Java Objects，普通的 Java 对象）映射成数据库中的记录。本教程偏重实践，需要读者 动手操作来理解什么是Mybatis及Mybatis的功能。
数据结构这门课程就是要解决这三个步骤中的第一步和第二步中所提到的问题。建立数学模型的实质是分析问题,从中提取操作的对象,并找出这些操作对象之间含有的关系,然后用数学的语言加以描述。设计解数学模型的算法就是给出处理问题的策略。
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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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