金融危机的实质，是科技创新的危机。工业革命以来，人类社会已形成了“科技突破—产业变革—金融扩展—经济增长”的迭代发展模式。以摩尔定律放缓为代表，科技重大进展低于预期，进而引起对“增长极限”的忧虑。
知识表示就是研究用机器表述上述知识的可行性、有效性的一般方法，可以看成将知识符号化，即编码成某种数据结构，并输入到计算机的过程和方法.
英国政府网站公开发布了2019年8月英国科技委员会（Council for Science and Technology，CST）致信首相的一份名为《为提高生产力而进行技术扩散》（Diffusion of technology for productivity）的政策建议报告，该报告对英国在科技成果转化方面存在的阻力和问题提出了针对性的解决方案。本文对其主要内容进行摘编。
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除此之外，还会增加 TreeMap 等集合的学习以及集合之间的对比。我们学习集合源码的目的一个是为了学习其 中的思想，另一个也是为了让我们能够更好的了解该集合，在适合的地方使用恰当的集合实现。 适用人群 适合 Java 初学者的进阶学习，集合类在 Java 中有很重要的意义，保存临时数据，管理对象，泛型，Web 框架 等，很多都大量用到了集合类。 学习前提 学习本指南前，你需要达到 Java 语言的入门级。
制造系统就是若干硬件的统一集合体，包括工人、生产设备、物流搬运设备和其它辅助设备。制造系统即是要完成由原材料到产品的转换，其中贯穿着储存、运输、搬运过程，这就开成了生产过程中的物流。
我认为数据产业实践的核心任务是：让数据产生价值。更准确地说，是在真实的产业环境中，让数据产生可被产品化的商业价值。这个商业价值是一个广义的商业价值，既包括企业的价值，也包括政府的价值。
新加坡是全球公认的国际化程度最高的国家之一，国际化高度发达不仅有力地促进了其经济社会繁荣发展，而且极大激发了其科技创新活力、推动了新加坡科技创新快速崛起。2018年世界知识产权组织（WIPO）发布的全球创新指数排名中，新加坡位居第5，超越美国、德国、以色列、韩国、日本等传统科技强国，成功跻身全球著名科技创新中心行列。
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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，
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”。
近年来，AI？快速发展。算力、存力、运力以及模型能力的协同发展水平成为衡量地区数字竞争力的关键。算力支撑数据处理与计算，存力保障数据的高效存储与调用，运力保障数据的跨域传输，模型能力则深度释放算力在各场景的应用效能。综合算力是指以算力为核心、存力为基础、运力为纽带、模力为赋能、环境为发展保障的多维度协同能力体系，是衡量数字经济发展的核心生产力指标。如何更科学评估我国综合算力发展现状，全面把握区域产业短板与优势，成为推动数字经济高质量发展的重要命题。
2022年5月，全球首款全自动生成的32位RISC-VCPU"启蒙1号"由中国科学院计算技术研究所利用AI技术成功设计。AI的利用，将生产周期从数月降至5小时生成400万逻辑门，效率提升至1/1000，标志着芯片设计进入智能化时代
在新一轮科技革命和产业变革深入推进的背景下，高质量数据集已成为支撑人工智能发展和行业智能化转型的关键基础。近年来，国务院国资委围绕实施央企"人工智能+"行动和产业焕新行动，将高质量数据集建设作为提升中央企业智能化能力和核心竞争力的重要抓手，通过专题部署、示范发布和平台建设等方式，持续推动数据资源向可用、可管、可共享的数据资产转化。与
近年来，国家高度重视数据产业发展，将数据列为生产要素，并持续强化数据标准化工作。自2021年起，《国家标准化发展纲要》《“十四五”数字经济发展规划》《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》等多项政策文件陆续出台，大力推动了公共数据、企业数据、个人数据的标准体系建设。2024年，国家发展改革委、国家数据
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