大数据逐渐走进城市管理及企业战略层面，开始影响社会生活和产业发展，种种迹象表明，大数据时代已经到来。综述世界几个国家的大数据的发展情况，分析北京培育大数据的机遇，并提出建议。 国外大数据发展情况 世界经济论坛的一份报告称，大数据为新财富，价值堪比石油。大数据将成为未来提高竞争力的关键要素，受到了美国为首的发达国家的重视，从发展战略、数据开放及大数据应用三个方面积极推进
1、蒙特卡罗算法 （该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，比较好用的算法） 2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法 （比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具）
“ 松岛新城”位于韩国第二大港口城市仁川滨水区，占地约607. 5公顷，大约相当于曼哈顿市区，全是填海而造，离首都首尔不到65公里。 ■预计2014年完工后， 城市的社区、医院、公司和政府机构将实现全方位信息共享；数字技术深入住户房屋、街道和办公大楼，像一张无形的大网把城市支端末节连为一体。 ■-把钥匙解决一切:需-张智能卡，居民就能轻松完成付款，查询医疗记 录和开门等等一系列琐事， 人们的生活将变得非常便利。 网络和高科技控制系统联系起来 。在这里将有智能家居，智能商 店，智能学校，医院和银行。所 有的日常杂事都能依靠高科技|T
教育资源定义：什么是教育资源？概括起来讲，各学科教材课本、 新闻媒体及耳闻目睹的一些社会现象、自然环境，学生学习的方法、态 度、能力，教师的教育教学观念、个人修养、师教手段等等，我们都可 以称为对学生实施教育的资源。 教学资源包括教学资料、支持系统、教学环境等组成部分。 通常认为， “数字化教学资源 ”属于信息资源的范畴，是从狭义理解 上的一种特殊的信息资源，是 “经过选取、组织，使之有序化的，适合 学习者发展自身的有用信息的集合
数字化变电站作为今后变电站发展的趋势，其相 关技术的完善和成熟将直接影响到其推广和应用，文章则综 合性的对数字化变电站继电保护调试方法进行研究。 随着电力技术、电子技术、通信技术、计算机技术及和 网络技术的发展，数字化变电站由于其数据采集、传输、处 理、输出数字化，一 次设备智能化，二次设备网络化，保护、 测量、计量精准化，维护更新简易化，运行管理自动化等特
对数字化技术进行了介绍 , 综述了国内外数字化制造技术的研究现 状 , 论述了数字化制造技术是先进制造技术的核心 , 对数字化制造技术的几个核 心技术进行了较为详细的介绍 , 最后对数字化制造技术进行了展望并结合我国 实际情况对我国如何发展数字化制造技术提出了几点建议
数据的统计描述和分析 定义：研究的对象是受随机因素影响的数据的科学 内容：统计描述、参数估计、假设检验 实例：是否有显著区别，是否提高 方差分析 定义：用数理统计分析试验结果、鉴别各因素对结果影响程度的方法称为方差分析 类别：单因素方差分析（均衡数据，非均衡数据，多重比较），双因素方差分析（单独影响和交互影响），正交试验
“智能制造”可以从制造和智能两方面进行解读.首先，制造是指对原材料进行加工或再加工，以及对零部件进行装配的过程，通常，按照生产方式的连续性不同，制造分为 流程制造与离敢制造（也有离敢和流程混合的生产方式） 0根据我国现行标准（GB/T4754. 2002，我国制造业包括31个行业，又进步划分约175 个中类、530个小类， 涉及了国民经济的方方面面*
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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。
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人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能 发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家 和世界科技强国，按照党中央、国务院部署要求，制定本规划
：整合多模态医学数据，包括图像、文本、声音、 传感器数据和基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据，完成 不同时间点、条件下的数据对齐，构建医学科研数据资源库。 利用数据融合模型与方法，提供跨模态标注算法和标注工具， 揭示跨模态数据之间的语义关联性，帮助分析其相互作用和整 合效果，提高诊断和分析的准确性。面向不同类型的数据，提 供计算机视觉、自然语言处理、图学习等多类算法，对多模态 数据进行特征提取、模型训练、统计分析等，以识别疾病标志 物和模式。提供科研合作平台，促进跨学科研究团队的协作， 支持将分析结果转化为临床辅助决策支持工具，辅助医生进行 更准确的诊断和治疗规划。
为抢抓人工智能发展新机遇，支持人工智能技术赋能智能终端产品，推动智能终端产业高质量跨越 式发展，加快建设国际国内领先的人工智能终端产业集聚区，按照《关于加快发展新质生产力进一步推 进战略性新兴产业集群和未来产业高质量发展的实施方案》《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动方 案》等文件要求，结合我市实际，制定本行动计划
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