把握市场趋势为制定Al战略提供参考。技术走向方面,机器学习平台、多模态计算、多模型数据库将开始走向市场。落地实施方面, Al部署过程将更加自动化, AI也将从主要在数据中心进行计算扩展至边缘计算。应用价值方面,业务流程自动化、人机交互智能化将是优先受益领域。市场生态方面则体现出两大明显趋势:软件及应用引领基础计算架构、生态资源整合制胜。
1. 工业大数据（Industrial Big Data） 工业大数据即工业数据的总和，即企业信息化数据、工业物联网数据，以及外部跨界数据。其中，企业信息化和工业物联网中机器产生的海量时序数据是工业数据规模变大的主要来源。 2. 工业大数据平台（Industrial Big Data Platform） 工业大数据平台是采用分布式存储和计算技术，提供工业大数据的访问和处理，提供异构工业数据的一体化管理能力，支持工业大数据应用安全高效运行的软硬件集合。
产品特点 u 闸门主体由铝合金制造，防腐蚀、不生锈、 寿命长，使用周期超过20年； u 具备远程控制、手机操控、故障报警、备份 信息、数据自动上报等功能； u 自动控制与手动操作一体化，即使遭遇连续 阴霾天气电池无法正常工作，也可通过手柄启 闭闸门； u 驱动功率小、能耗低，最小功率只有10W； u 闸门开度控制绝对误差＜0.1mm； u 实验室测流误差≤2%，实际测流误差≤5%； u 设备均在工厂整体集成，现场一体化安装， 维修便捷； u 采用可拆卸止水橡胶条，摩擦阻力小，密封 效果好，安装位置可调节，方便后期更换；
建设新型基础设施，是我国立足当前、着眼未来的重大战略部署。2018 年 12 月中央经济工作会议提出，加快 5G 商用步伐，加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设。2019 年中央政治局会议和中央经济工作会议再次指出，加快推进信息网络等新型基础设施建设，加强战略性、网络型基础设施建设。2020 年2 月，中央政治局会议强调要推动 5G 网络、工业互联网等加快发展。3 月，政治局常务委员会会议进一步强调，加快 5G 网络、数据中心等新型基础设施建设进度。
随着智慧校园建设的推进,学校组织人员的信息化领导力逐渐成为信息化建设中不可忽视的重要问题之一.本文首先提出了信息化领导力在教育信息化建设工作中的重要意义,着重阐述了信息化领导力的内涵和组成框架.在此基础上,从校长领导集体、中层管理团队和教职员工基层群体三个层面论述信息化领导力的建设,并给出相关培养路径,以期为学校信息化领导力建设提供参考.
工业软件和工业APP是信息技术和知识的融合，是一种赋能企业数字化转型、赋能工业互联网平台的高端工具，下面看看郭朝晖老师如何看待这个话题。 工业人的思维方式，与学术界差别很大：你以为某个技术可以提高产量，但现实中可能不能用：因为它可能影响质量。你以为某个改进可以提高质量，现实中可能也无法用：因为它可能影响安全、稳定。不理解这些“约束”，就写不出合用的软件。
近年来，人工智能技术在火电行业的应用已从探索阶段逐步走向工程实践。早期的应用主要集中在设备故障诊断与预测性维护，如通过对振动、温度等信号的分析，提前预警风机、泵、磨煤机等关键辅机的潜在故障。在运行优化方面，AI的应用多见于局部过程的优化，例如： ·燃烧优化：利用神经网络或支持向量机建立燃烧工况与锅炉效率、NOx排放的映射关系，通过遗传算法等寻优，给出最优的二次风配比、燃尽风开度等建议。 ·汽轮机性能监测：基于数据驱动模型实时计算汽轮机的相对内效率、热耗率，辅助运行人员发现性能劣化趋势。 ·脱硫脱硝系统优化：智能控制脱硝剂的喷入量，在保证排放达标的前提下减少物耗。
基于PDT团队的跨职能组织项目管理基因 l 成立PDU/PO组织， 明晰业务线、项目线、资源线 l 推动预算分配路径从资源线转变为业务线 l 基于IPD主业务流的产品、项目管理流程体系 l 明确PM岗位是产品体系职业发展的关键通道 l 构筑产品开发项目管理知识体系，统一语言 l 持续发展IPD项目管理IT，夯实项目管理方法与组织级能力
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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。
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人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能 发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家 和世界科技强国，按照党中央、国务院部署要求，制定本规划
：整合多模态医学数据，包括图像、文本、声音、 传感器数据和基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据，完成 不同时间点、条件下的数据对齐，构建医学科研数据资源库。 利用数据融合模型与方法，提供跨模态标注算法和标注工具， 揭示跨模态数据之间的语义关联性，帮助分析其相互作用和整 合效果，提高诊断和分析的准确性。面向不同类型的数据，提 供计算机视觉、自然语言处理、图学习等多类算法，对多模态 数据进行特征提取、模型训练、统计分析等，以识别疾病标志 物和模式。提供科研合作平台，促进跨学科研究团队的协作， 支持将分析结果转化为临床辅助决策支持工具，辅助医生进行 更准确的诊断和治疗规划。
为抢抓人工智能发展新机遇，支持人工智能技术赋能智能终端产品，推动智能终端产业高质量跨越 式发展，加快建设国际国内领先的人工智能终端产业集聚区，按照《关于加快发展新质生产力进一步推 进战略性新兴产业集群和未来产业高质量发展的实施方案》《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动方 案》等文件要求，结合我市实际，制定本行动计划
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