云计算的整体架构是建立在由多台计算机或其它硬件设备构成的网络环境中，以按需服务的方式根据不同用户的个性化需求推多层次的服务。
万维网的概念可能要追溯到1940年。Vanevar Bush讨论了memex, memex为一种可存储大量信息和线索（trails） 的巨型机，使线索通过信息提供相应的链接。在理论上，用户可以存储trails并允许其它人访问以便共享研究兴趣和思路。1965年， Ted Nelson创造了术语“超文本”（hypertext）。
将云计算比喻为从单台发电机供电模式转向电厂集中供电的模式,云计算就是提供各种计算机硬件、软件和网络服务的“公用电厂”。它意味着计算能力也可以作为一种公用服务进行流通,将像水、电和煤气一样,随时随地随需取用和服务,费用低廉,可靠性高,最大的不同在于,它是通过网络进行传输的。
在未来的物联网之中，每一一个物品都会被连接到一个全球统一的网络平台之上，并且这些物品又在时时刻刻的与其它物品之间进行着各式各样的交互行为，这无疑会给未来的物联网带来形式各异的安全性和保密性挑战。
互联网正在引发新一轮商业世界的革命。促使财富获取的方式发生革命性的转变，这场全球性的商业革命，将深刻地改变着未来企业的生存方式。
可用可不用pc的人开始用移动互联网了。手机让互联网发展加速。携带型，通话型实时型。通讯录，位置定位，摄像头，麦克风。让其何容易社交化，位置化。
新媒体时代是所有采用文字、声音、影像、动画、网页等多种媒体表现手段都称为媒体。而除了传统的广播、电视、音像、电影、出现的社交软件、新的平台、直播、短视频等新的传播方式。
智慧城市的热潮很大程度上缘于政府的推动，智慧城市的营造正成为全球城市之间竞争的基础要件之一，是证明一个城市信息化水平的“名片”、是保持城市竞争力的重要手段。电信运营商（尤其是移动运营商）在市场趋于饱和、并伴随着市场竞争的加剧，开始需求“蓝海”机会，电子政务、交通运输、城市安全等市政公共服务是一个规模庞大而具稳定收益的市场，是一块“肥肉”.
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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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