2023年1月11日，全国工业和信息化工作会议在北京召开。会议以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的二十大精神，认真贯彻落实中央经济工作会议精神和党中央、国务院决策部署，总结2022年工作，部署2023年重点任务。工业和信息化部党组书记、部长金壮龙出席会议并讲话。部党组成员、副部长，国家国防科技工业局局长张克俭主持会议。部领导王江平、辛国斌、张云明、张建民、田玉龙出席会议。上海市、浙江省、湖北省、广东省、四川省工业和信息化主管部门和西藏自治区通信管理局负责同志作交流发言。
12月25日，工业和信息化部、国务院国有资产监督管理委员会、中华全国工商业联合会三部门印发《制造业企业数字化转型实施指南》（以下简称《实施指南》）。
西安市工业和信息化局关于开展西安市中小企业数字化水平现场调研工作的通知
《陕西省加快推进数字经济产业发展实施方案（2021-2025年）》已经省政府同意，现印发给你们，请认真贯彻执行。
目录 一、数据基础制度 二、数据基础设施 三、公共数据资源开发利用 四、激活数据要素价值 五、人工智能高质量发展 六、加快构建全国一体化算力网 推动建设中国式现代化数字基座
到2025年,新建大型和重点中型水利工程普遍开展信息化基础设施体系﹑数字孪生平台和业务应用体系建设,实现对水利工程建设过程动态感知、智能预警、智慧响应,数字孪生工程与实体工程同步验收、同步交付。水利工程建设数字孪生相关技术标准体系基本建立。推进有条件的中小型水利工程开展数字孪生建设。
为充分发挥中小企业和民营经济发展专项资金引导带动作用，加快构建具有陕西特色的现代化产业体系，推动我省中小企业和民营经济高质量发展，省工业和信息化厅、省财政厅围绕市场主体培育、服务体系建设等方向，编制了《2024年度陕西省省级中小企业和民营经济发展专项资金项目申报指南》
本文详细评估了深度学习（DL）模型在旋转机械智能诊断中的应用，旨在通过深度学习技术改善旋转机械故障的诊断准确性和可靠性。作者通过分析不同数据集和超参数推荐使用的问题，并且因公开源代码的缺乏导致不公平的比较和效果提升无效，进行了综合性评价。通过使用四种模型（多层感知器MLP、自动编码器AE、卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN）和七个数据集进行基准研究，旨在为旋转机械的智能诊断提供一个基准研究。
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
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。
2025年，持续的地缘政治紧张局势和贸易不确定性，取代了对“统一全球市场”的信念。全球品牌不再被动观望，而是转向更深层次的“在中国”融合:采用本土科技平台、加大研发投入，并推进逆向创新。 中国品牌为应对国内过度竞争以及对本土消费的过度依赖，加速出海扩张。 面向全球的品牌传播必须针对中国的竞争环境进行精细化调整;本地化不再是可选项，而是必选项。
安全应急装备是防范化解重大风险、提升突发事件应对能力的物质基础与技术保障，其发展水平直接关系到国家公共安全保障能力和产业链现代化水平。习近平总书记指出，“要巩固壮大实体经济根基，把集成电路、网络安全、生物医药、电力装备、安全应急装备等战略性新兴产业发展作为重中之重，着力打造世界级先进制造业集群。”当前，全球风险挑战日趋复杂严峻，气候变化引发的极端天气事件频发，城市运行系统日益复杂化，对现代化安全应急体系建设提出了新的挑战，也对安全应急装备产业提出更高要求。同时，新一代数字信息技术融合应用不断深化，以及全社会日益增长的安全保障需求，也为安全应急装备产业发展带来重要机遇。
当消费市场迎来“人口结构重塑”与“需求多元裂变”的双重变局，消费者正以更立体的姿态重新定义市场规则，这既是当下的行业底色，更是品牌增长道路上必须直面的核心命题。
核心研究发现 1.增长愈发难以实现:尽管许多企业仍在增长，但高增长企业(即员工规模等级提升一级)的比例已从疫情前的7.4%降至疫情后的4.3%，这表明市场环境日益严峻。1 2.AI技能是增长加速器:高增长企业的A技能发展水平比其他企业高出45%。
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