Java数据结构和算法,数据结构在Java的语言体系中按逻辑结构可以分为两大类：线性数据结构和非线性数据结构。
《智能制造概论》不仅概要地介绍了智能制造相关的技术，更着重智能制造所需的意识和思维方式的提炼。文中收集的大量资料和案例，有助于读者对问题的理解，并可作为企业智能制造实践中的参考。书中自然融入了作者自己学习智能制造理论和诸多企业智能制造实践后形成的感悟和见解。
加快发展新质生产力，是高质量发展的应有之义，是抢占新一轮全球科技革命和产业变革制高点、开辟发展新领域新赛道、培育发展新动能、增强竞争新优势的战略选择。数字经济作为科技革命和产业变革的前沿阵地，本质上代表着先进生产力，是支撑新质生产力蓬勃发展的重要力量。本报告聚焦数字经济赋能新质生产力发展进行全方位深度研究。
哈工大简介_2023 哈尔滨工业大学（Harbin Institute of Technology），简称哈工大，[2]校本部位于黑龙江省哈尔滨市，是由工业和信息化部直属的全国重点大学，位列国家“双一流”、[69]“985工程”、“211工程”，九校联盟[72]、环太平洋大学联盟、中国大学校长联谊会、卓越大学联盟、全球能源互联网大学联盟、中俄工科大学联盟、中国-西班牙大学联盟、中国人工智能教育联席会、全国高等军工院校课程思政联盟创始成员，入选珠峰计划、强基计划、2011计划、111计划、卓越工程师教育培养计划、国家大学生创新性实验计划、国家建设高水平大学公派研究生项目、新工科研究与实践项目、中国政府奖学金来华留学生接收院校、全国深化创新创业教育改革示范高校等，设有研究生院、有研究生自主划线资格的高校，首批学位授权自主审核单位。学校始建于1920年，创办名称是哈尔滨中俄工业学校，后历经中俄工业大学校、东省特区工业大学校时期，1928年，学校正式定名为哈尔滨工业大学。1951年被确定为全国学习国外高等教育办学模式的两所样板大学之一，1954年进入国家首批重点建设的6所高校行列。1996年进入国家“211工程”首批重点建设高校。1999年被确定为国家首批“985工程”重点建设的9所大学之一。2000年与哈尔滨建筑大学合并组建新的哈尔滨工业大学。 [2][4]截至2022年12月，学校有哈尔滨、威海、深圳三个校区；校园面积565.42万平方米，建筑面积355.08万平方米；下设22个学院，本科专业107个；专任教师4110人，在校学生55901人。
Java核心技术 卷II 高级特性 第9版（中文）858页
通信感知一体化(Integrated Sensing and Communication, ISAC),简称通感一体，作为 5G-A 重要创新技术之一，为移动通信网络发展带来蓬勃驱动力。通感一体技术的革命性创新在于，通过复用一套设备构建两张网络，实现通信与感知两种业务深度融合，拓展通信网络的功能边界，亦为感知业务的普遍化应用奠定基础。
智能建筑技术是一门多学科技术的结合,牵涉到建筑环境、设备和控制等多方面内容,其控制技术又是计算机技术、通信技术、自动控制技术的综合, 是一门较新的学科。智能建筑为人们提供了高效工作环境和理想舒适的生活环境,因此, 近年来发展很快。
工业机器人是先进制造业中不可替代的重要装备，是衡量国家制造业水平和科技水平的重要标志。中国作为世界公认的制造业第一大国，随着人口红利的逐渐消退，劳动力成本不断提高，生产自动化和发展高科技是促进中国产业结构调整的必要手段。
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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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