亟欲在商务领域获得成果时，解决问题是非常重要的一环。此时，人们往往认定自己正在解决“正确的问题”。亟欲在商务领域获得成果时，解决问题是非常重要的一环。此时，人们往往认定自己正在解决“正确的问题”。
希望本书能够给予工作经验尚浅、效率欠佳、判断力不足者，甚至具有相当丰富的工作经验却苦于无前瞻力或决断力，希望能进一步提升领导能力的各位些许帮助。
用逻辑思维去考虑重要的问题，尽量列举出具体的数字或是数据，在说明时做到条理清晰。尤其是对从事咨询工作的人来说，不仅要有逻辑清晰的想法与思考，还要掌握一套通过列举数据及统计结果等内容的说明技巧。
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国家创新指数是反映国家综合创新能力的重要指标。近年来，中国创新资源投入持续增加，知识创造能力不断增强，企业创新能力稳步提高，创新绩效日益显现，创新环境显著改善。
本文对高德纳（Gartner）公司2010—2020年每年发布的十大战略技术发展趋势和基于技术成熟度曲线的技术发展趋势进行汇总分析，归纳战略技术变化趋势以及技术发展成熟度趋势，而后将十大战略技术发展趋势与高德纳公司每年发布的技术成熟度曲线进行对比，分析并举例论证二者的关系。最后，本文在分析高德纳公司的战略技术发展趋势和技术成熟度曲线契合规律的基础上，对产业技术发展、创新创业、国家战略技术规划和相关学者开展进一步研究提供建议。
为更好的刻画高收入国家农业研发公共投资现状及其改革方向，本文对高收入国家农业研发公共支出的必要性及其作用进行了阐述；对其投资现状及问题进行梳理，对其投资政策和体系的改革方向进行分析；最后，在总结高收入国家在农业研发投资领域政策改革创新经验和做法的基础上，提出政策建议，以期为我国农业研发投资政策的改革提供政策启示和路径借鉴。
大科学装置在促进中国原始创新方面发挥着重要作用，是吸引科技人才的“磁石”，也是国家发展经济，实现社会稳定发展的关键载体之一。
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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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