医用超声作为一项成熟而又日新月异的医学影像技术，其在临床诊断和治疗中的地位日益凸显。本报告系统梳理医用超声的发展历程、市场规模、产业生态，重点解析智能超声最新进展及应用创新，深入剖析行业面临的机遇与挑战，展望超声技术继续向精准、智能、一体化的方向演进，助力医疗诊疗水平整体提升。
本白皮书重点研讨银行业以国家政策为指引，主动适应经济社会的数实融合发展趋势，结合自身禀赋和经营特征，加快数字化转型，以数据和技术要素为驱动，推进业务经营模式的创新和重塑，加速经营发展的数据化、智能化、生态化、开放化变革的实践。
锅炉机组经过一段时间的运行，由于受热面积灰等各种原因，锅炉热效率有所下降，根据哈密物业公司设备管理的要求，对锅炉机组进行常规检修，更换和维修部分磨损严重的零部件，以保证锅炉在下一个采暖期的正常运行。
大数据包含地数据类型有结构化数据,半结构化数据与非结构化数据,而非结构化数据越来越成为数据地主要部分。 在可承受地时间范围内有效地处理大量地,多样性地数据,需要有特殊地专门技术,需要新地处理模式,这样才能具有更强地决策力,洞察力与流程优化能力。 这些特殊地专门技术或者新地处理模式便是大数据技术,是从各种类型地数据中快速获得有价值信息地技术。它包含大数据采集,大数据预处理,大数据存储,大数据处理,大数据分析,大数据可视化等技术。
测试是测量与试验的简称。 测量内涵:对被检测对象的物理、化学、工程技术等方面的参量做数值测定工作。试验内涵:是指在真实情况下或模拟情况下对被研究对象的特性、参数、功能、可靠性、维修性、适应性、保障性、反应能力等进行测量和度量的研究过程。 试验与测量技术是紧密相连，试验离不开测量。在各类试验中，通过测量取得定性定量数值，以确定试验结果。而测量是随着产品试验的阶段而划分的，不同阶段的试验内容或需求则有相对应的测量设备和系统，用以完成试验数值、状态、特性的获取、传输、分析、处理、显示、报警等功能。 产品测试是通过试验和测量过程，对被检测对象的物理、化学、工程技术等方面的参量、特性等做数值测定工作，是取得对试验对象的定性或定量信息的一种基本方法和途径。
尽管移动网络覆盖扩展至低空空域尚处于起步阶 段，但运营商、设备商、终端制造商和芯片供应商 均寄予厚望。随着低空领域快速发展，有望在推动 无人机行业发展的同时，促进移动产业实现新增长，并将全球数字经济推向新的阶段。
6G 将推动人类社会进入全新的数字化时代在 6G 赋能的数字化时代里，个人将拥有更多定制化的数字服务使得社交沟通更加便捷，家庭将通过智能化的家居系统提高生活品质，产业将通过数智化技术实现增效拓能。各行各业将逐渐摆脱传统的限制，通过数字化手段创造出全新的商业模式和机会。然而，要实现这一切，并迈入更高级别的数字化社会，6G 终端将发挥关键作用。数字化的广泛应用和全球数字化战略的制定为 6G 终端的新能力提出了迫切的需求，6G 终端将成为数字化时代的引擎，满足不断增长的数字化需求，推动人类社会迈向更加智能、高度互联的未来。
政务数据的发展仍面临着数据需求不旺盛、数据供给不充分、应用成效不显著等诸多现实挑战，支撑推进一体化政务大数据体系建设与管理的发展方法论尚未成熟。本白皮书从政务数据概念出发，系统性梳理政务数据的发展脉络和建设现状，结合典型案例总结政务数据发展的最新成效、归纳典型发展模式，研提一套可用于评估检验各地方、各行业政务大数据体系能力成熟度的标准化工具，为各地区、各行业开展政务大数据体系建设工作提供目标参照，最后，结合当前的技术产业发展环境对于未来政务数据的发展趋势进行研判并给出相关建议
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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。
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CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月
随着大模型技术的迅猛发展，数据集作为人工智能核心三要素之一，在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段，高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键，也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段，大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战，不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量，制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草，旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.
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