提到伦敦人们首先想到的是金融中心和文化中心，而这个传统的国际城市背后正通过科技创新转型，逐步成为欧洲最大的科技创业生态系统。
高技术战略的制定实施提升了德国在全球竞争中的领先地位，并形成了相对稳定的管理模式与运作机制。本文系统梳理德国高技术战略的发展演变，描述治理结构，总结高技术战略制定与实施的过程和特征，为我国科技发展规划编制和组织实施提供借鉴与参考。 当今世界，创新是引领经济与社会发展的第一动力，科技创新质量日益成为促进国家经济持续增长、增强国际竞争力和提高社会福利的关键因素。为了提高科技创新能力和水平，主要发达国家纷纷把制定与组织实施科技创新发展战略作为引导科技创新发展方向、抢占科技制高点的主要手段。
Apache Dubbo PMC，项目核心开 发，见证了 Dubbo 重启开源，到从 Apache 基金会毕业的整个过程。
15分钟开发视觉AI应用
2020年6月17日，布鲁金斯学会发布《跨大西洋人工智能合作的重要性和机遇》（The importance and opportunities of transatlantic cooperation on AI）报告。报告围绕跨大西洋人工智能合作的原因和机遇两方面展开分析，指出人工智能作为一种潜在的转型技术改变了人们的工作、社交以及经济发展的方式，并产生了广泛的国际影响，包括国家安全和国际贸易。国际合作对于人工智能的发展至关重要，基于欧盟的规则和价值观，欧盟将继续与志同道合的国家以及全球参与者展开合作。美国和欧盟作为世界领先的经济体，有着基于共同价值观的紧密联系，为美欧的人工智能治理提供了坚实的基础，并将贡献人工智能发展的全球模式。
颠覆性技术是国民经济发展和大国博弈竞争核心战斗力发展的关键，选择和培育颠覆性技术意义重大、影响深远。通过加强颠覆性技术内涵特征研究、形成科学有效的预见方法体系，是开展颠覆性创新、推动跨越式发展的关键手段；在此基础上，建立技术预警监测体系，常态化开展监测预见工作，是确保国家科技安全、推动科技创新发展的重要保障。
本电子书由阿里云开发者社区基于《IoT 物联网技术》专栏中的技术文章整理成电子书， 方便广大 IoT 物联网开发者学习和掌握基于阿里云 IoT 物联网平台技术的开发，加速 IoT 企业业务落地。
通常将开源的 Kafka, Redis, Hbase, MongoDB, Cassandra, ES, Hadoop, Spark，Zookeeper 等大 数据软件拼装起来，利用集群来处理海量数据。
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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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