克里斯坦森在《创新者的窘境》一书中提出，完美的管理往往是导致企业失败的原因。企业繁荣的背后，往往隐藏着危机。伦纳德·巴顿(Leonard Barton) 指出企业核心竞争力的成功应用，导致企业满足于现有的成绩，不再适应新的环境。即核心竞争力为企业布下了陷阱。核心竞争力的成功，其本质在于企业外部与内部的因素与本身内容相匹配。但是当企业发展的环境发生了重要的变化或企业自身的经营条件发生改变之后，核心竞争力的价值将会降低，发展新的核心竞争力就成了一种必然。
2月6日，央视新闻频道《朝闻天下》以1分33秒的时间播发了“突破资金之困 推动中小企业数字化转型”，再次聚焦佛山南海制造业发展，以“如何解决数字化改造所需资金”为题，对佛山南海加快推进中小企业数字化转型的举措与成效进行了报道。
教育数字化是我国教育现代化发展进程中的重要一环，既是回应时代的必经之路，也是链接未来的必要准备。因此，如何全面把握教育数字化转型的内涵成为前提，需要参与者深刻理解教育数字化多维度的形式与内容，深嵌于教育培养的全过程。
银行用户早已经进入存量时代，传统的银行营销主要围绕这些高端用户，利用客户经理一对一的个性化服务，提升产品销售与利润率，而大量的长尾客群没有得到合适的服务和营销。 数字化时代的营销需要让长尾客群体现出价值，利用数字化技术，分析用户画像，将用户进行有效分群分层，有针对性的差异化营销。
跨入数字经济时代，金融科技日新月异，推进金融科技与反洗钱深度融合，成为反洗钱改革创新的必由之路。本文针对当前反洗钱面临的问题，系统梳理金融科技赋能反洗钱监管数字化转型的路径，展望金融科技赋能反洗钱的未来方向与目标，提出构建“信息动态感知、数据精准分析、业务智能支撑”的反洗钱监管系统化构想，并在借鉴国内外领先金融机构特别是互联网金融公司实践经验的基础上，探索制定从规划布局、技术架构、数据治理、风控机制等多维度协同推进反洗钱领域科技应用的策略。
为激励引导全省国资国企在数字化改革上攻坚突破、争先创优，省国资委开展了2022年全省国资国企数字化改革优秀系列评选，经专家综合评审等程序，共评选确定优秀应用、优秀成果45项，并于近日正式公布。其中，30个应用场景入选全省国资国企数字化改革优秀应用，15项改革成果入选全省国资国企数字化改革优秀成果。
这两年，数字化变得非常火热。好像每个公司都在做，但也有很多，只是“做样子”。别人做，我也做。老板说要做，那我就做。 然后，各种新词满天飞：数字化、自动化、在线化、信息化、智能化…… 好像说的是一件事，好像说的又不是同一件事。每个人都有自己的定义，很多人也难以理解和区分。 讲不清，闹不明。 数字化到底是怎么来的？到底什么是数字化？如何进行数字化？ 这些最基本的问题，需要重新理解。
5G新基建推动智慧城市行业发展建设。5G与物联网和人工智能等相关技术的融合，推动着城市经济、政治、社会三个主要方面向智慧化和数字化方向发展。本报告以生态、产业、治理、民生四个方向为出发点，选择了 5G 在智慧城市八大应用场景的创新应用案例加以分析，探讨 5G 背景下智慧城市创新生态面临的挑战与解决之道。
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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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