设备智能化的体现就是典型的软件定义机器，包括机器轻松连接至互联网；将APP和分析结果嵌入机器和云，实现智能化和自我意识；无需更换硬件即可改变和升级机器/设备功能，为用户提供智能，实现持续改进；通过API和生态系统扩大工业互联网平台应用。
边缘计算助力工业互联网_架构、应用与挑战
来自XAI的：对于不同的听众，解释的深度也有所不同，应该是需求而定。例如：为什么你这么聪明？因为我喜欢吃鱼。为什么吃鱼会聪明？因为鱼类富含DHA。为什么DHA聪明？...... 因为根据不同的人群，我们的可解释的工作也不一样。例如给大众解释吃鱼能够聪明就行了，因为吃鱼能够聪明我们很多人已经从小到大耳熟能详了。如果我们给专业人士解释DHA为什么会是大脑聪明，我们身边很多人也答不出来，这已经远超出我们计算机这个领域了。当然，可解释的这种边界越深，这个模型的能力也越强。
目前的被动房项目中,设计和建造被动房建筑时主要致力于解决冬季的采暖问题,其设计理念的核心思想在于最大限度地减少建筑的热量损失,而采用高效节能玻璃就是其加强建筑围护体系的保温性能的主要技术措施。
智能化煤矿建设目前面临技术装备保障能力不足的突出问题，通过产学研协同创新攻关，促进产业链与创新链的融合发展，是破解煤矿智能化发展难题的有效途径。 目前煤矿智能化是必然的趋势，通过智能化和工业物联技术提升效率是目前的方法之一。随着智能化机器的部署，安全监控等设备的增加，井下网络越来越庞大，网络架构越来越复杂。矿用F5G具备网络极简的特点，助力煤矿打造一张架构简洁的网络。
企业信息化建设讲义
从PS5断货、智能家电纷纷涨价，到智能汽车交期大排长队，“芯片荒”正在和每个人的生活发生交集。 全球“缺芯”到底到了什么程度？光天化日之下，就连劫匪都打上了芯片的主意。据香港文汇报报道，6月16日下午，香港街头上演了一场“芯片大劫案”，一物流公司运输的价值约500万港元高价芯片被劫。 迄今为止，全球依然在蔓延“缺芯”危机。芯片短缺涉及到的行业已经从汽车蔓延到智能手机、游戏机等行业，甚至是家电业也无法逃脱。高盛的一份报告指出，此次全球面临的半导体缺乏问题，将会给全球169个行业造成一定的打击。
近日，来自日本 NTT 研究所的高级科学家 Ryan Hamerly 在 IEEE Spectrum 上发表了一篇文章（“The Future of Deep Learning Is Photonic”），谈论了光学计算在未来的强大潜力。他解释了为何光学计算会降低神经网络计算的能耗，以及光子设备取代电子设备的可能。 Ryan Hamerly 的本科就读于加州理工学院物理专业，2016年从斯坦福大学获得应用物理学博士学位。博士毕业后，他先是在日本 NTT 研究所担任博士后研究员，与日本知名研究员 Yoshihisa Yamamoto、Shoko Utsunomiya 研究光学与量子计算，一年后又到 MIT 做了两年博士后，博士后导师为 Dirk Englund 教授。
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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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