“十四五”对于我国经济社会发展来说是“三个五年”的开启。“十四五”是我国进入新时代后的第一个五年，是迈入高收入国家后的第一个五年，是（全面建成小康社会后）实现到2050年建成社会主义现代化强国，实现两步走战略目标的第一个五年。
近日，中国科协“新经济动能主体发展评估”课题组发布“2020年第一季度幂成长企业景气指数”，指数显示，尽管今年一季度新冠疫情爆发给很多企业带来严峻挑战，反映传统企业信心水平的多项指数显示了不景气，但随着科技与经济的深度融合发展，代表着新动能的一批新经济主体正迎来逆势“幂成长”，保持了强劲的发展向好趋势，中国经济新增长点已经显现。
在技术市场上，主要进行技术交易的主体有个人、企业、科研院所、高校、技术交易服务机构、行业协会，甚至还有投资公司。我们选取美国、英国、德国、日本四个典型发达国家的技术交易模式进行研究，从而总结出国家、高校院所、中介机构等主体在技术交易运营环节中所起的作用以及给我国技术交易运营带来的启示。
2017 年，中国发布了《新一代人工智能发展规划》，设定了以 2030 年为期限的 AI 发展目标。为了达到这一目标，到 2020 年，有很多需要达到的里程碑，包括在基础研究领域做出重大贡献、成为吸引世界新兴人才的目的地、以及在人工智能产业上达到世界领先水平。规划出台后，中央部门、地方政府和私人企业积极响应，为人工智能研究和发展领域吸引到了数十亿美元的融资。
2017年，中国已经成为全球第二大研发大国，全社会研发经费投入达到1.7万亿。然而，这万亿研发经费在国际上处于什么位置，从哪些部门来、去向哪些部门？使用中国财政研发经费的大学和科学院的研发活动如何？上市公司研发经费支出情况如何？各类政策对研发经费支出的效果如何？
FTP文件传输协议是一个用于从一台主机到网络中另外一台主机的传送文件的协议。领域流程运行相对独立，跨业务领域的流程衔接难以实现，仍需要解决信息孤岛问题；存在数出多门，数据质量亟待提高，数据资源需要开展有效地管理和利用，企业运行的监督管理、绩效考核亟待信息技术支撑。
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。
Quick Stock 覆盖了货品生 命周期，在企划阶段提供品类结构调整和新品研发建议，让企业更有方向性地研发货品，抢 占市场未来先机；在生产阶段提供产销协同建议，让工厂根据市场需求科学生产货品，提升 供给侧和需求侧的协同效率；
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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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