市场环境的易变性、不确定性、复杂性、模糊性（VUCA）特征日益明显，成为一种 常态。这一环境下，企业迫切需要增强韧性来撬动未来发展甚至存活下来。而财务转 型是支持企业应对新常态的重要一环。
数字员工是一种由人工智能、机器学习、自动化流程等技术驱动的虚拟劳动力。它们能够模拟人类员工的 行为和决策，处理大量的数据和信息，执行各种重复性、规律性的任务。
2024年4月，国家发展改革委办公厅、国家数据局综合司印发《数字经济2024年工作要点》，提出“适度超前布局数字基础设施，深入推进信息通信网络建设，加快建设全国-体化算力网，全面发展数据基础设施”。
在信息化和工业化深度融合的历史潮流中,选矿设备智能化成为引领行业发展的主旋律。随着现代信息化技术的突飞猛进,物联网技术在各行各业得到普及和应用,其中包括传统的机械制造产业。互联网、物联网及云端技术的发展,为机械工业选矿设备的智能化发展提供了新的契机。
重大科技基础设施是现代科学研究取得进展和突破必不可少的支撑条件和技术手段。世界各国，特别是科技发达国家，非常重视重大科技基础设施的战略规划、前瞻部署、建设和应用。本文回顾了近年来重大科技基础设施领域世界各国的战略规划、项目部署，以及相关的最新举措，从八个方面分析了现阶段重大科技基础设施领域的国际发展动向和趋势特点，总结了我国近两年来在重大科技基础设施领域的新动向，并从中得到几点启示供决策者参考。
LISP是一种函数型程序设计语言。LISP程序由一组函数组成，程序的执行过程就是一系列的函数调用和求值过程。但LISP还不是纯函数型语言，准确地讲，它是基于λ函数的语言。除LISP外，20世纪70年代J.Backus还提出了一种称为FP的所谓纯函数型程序设计语言。但该语言现在还限于理论研究，实现上还存在一"定困难。
人类组织结构的基石,历经时间考验,其核心逻辑稳固而深远,根植于亚当·斯密所倡导的精细分工理念与马克斯·韦伯阐述的层次结构理论之中。这-“分工+分层”的双重基石,共同塑造了组织形态的基本范式,即其本质特征。然而,持续地精细分工与层级壁垒不断阻碍组织效能提升。
Python 是一门简单易学且功能强大的编程语言。它拥有高效的高级数据结构，并且能够用简单而又高效的方式进行面向对象编程。 Python 优雅的语法和动态类型，再结合它的解释性，使其在大多数平台的许多领域成为编写脚本或开发应用程序的理想语言。
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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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