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。
大数据:指系统间共享数据（例如，客户、供应商、物资和组织部门相关数据），与记录业务活动，波动较大的交易数据相比，大数据（也称基准数据）变化缓慢要点:唯一性、共享属性、运营属性、管理流程、变更流程、质量检查、数据清理。
数据（Data） :是客观事物的符号表示。在计算机科学中指的是所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称。数据元素（Data Element） :是数据的基本单位，在程序中通常作为一个整体来进行考虑和处理。
查找表（文件）是由同一类型的数据元素（或记录）构成的集合,由于“集合”中的数据元素之间存在着松散的关系，因此查找表是一种应用灵便的数据结构。
查找:查询某个关键字是否在（数据元素集合）表中的过程。也称作检索。 主关键字:能够惟一区分各个不同数据元素的关键字. 次关键字:通常不能惟一区分各个不同数据元素的关键字.
顺序栈:有元素个数的限制和空间浪费的问题。 链栈:没有栈满的问题，只有当内存没有可用空间时才会出现栈满，但是每个元素都需要一个指针域，产生结构性开销。 当栈的使用过程中元素个数变化较大时或不清楚栈元素个数时，用链栈适宜；反之，应该采用顺序栈。
排序是计算机内经常进行的一种操作，其目的是将一组“无序”的记录序列调整为“有序”的记录序列。若整个排序过程不需要访问外存便能完成，则称此类排序问题为内部排序；反之，若参加排序的记录数量很大,整个序列的排序过程不可能在内存中完成，则称此类排序问题为外部排序。
面向对象的程设计（OOP）方法与一般的设计方法不同，它使编程人员可以把精力集中在操作的对象而不是软件要完成的功能上。它将系统看作是对象的集合，通过对象之间的相互作用（消息传递）完成任务，通过类和对象把数据和处理数据的操作结合为一个整体。
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
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当前，人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口，人工智能正以前所未有的速度重塑世界，为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植，从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断，人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样，未来，随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合，以及海量数据与前沿知识的双重加持，人工智能将彻底突破单一技术工具的局限，蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽，融入千家万户的日常起居，成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
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