典型的如上海城市数字化转型、广东省数字化发展、浙江省数字化改革从省域层面进行了系统性规划，对城市全域开展数字化转型提供指导意见，为下辖城市数字化发展指明原则、明确路径。 数字革命是当今世界“百年未有之大变局”的关键变量之一，随着 5G、人工智能、大数据、云计算、区块链技术的日益成熟和普及，人类迎来了数字化发展新时代，数字化以不可逆转之势深刻改变着人类社会。
生产透明化与精益化解决方案 通过触摸屏实现车间生产进度、品质与异常的实时统计反馈，并通过电子看板可视化展示
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本文主要介绍了智能供应链在智能制造领域的五个方面典型应用，包括智能化研发设计、供应链需求预测和计划、智能化采购与供应商协同等等，并提出智能制造需要以智能物流作为前提和基础，越来越多的智能制造工厂将智能制造设施嵌入到智能物流系统中，成为流水线化物流系统的一个不可缺少的环节和部分。
马云对未来的预测,是建立在对用户行为分析的基础上。通常而言，买家在采购商品前,会比较多家供应商的产品。这些,反应到阿里巴巴网站的统计数据中，就是一查 询点击的数量和购买点击的数量会保持-一个相对的数值,综合各个维度的数据可建立用户行为模型。因为数据样本巨大,所以保证了用户行为模型的准确性。
大数据预测则是基于大数据和预测模型去预测未来某件事情的概率，让分析从“面向已经发生的过去”转向“面向即将发生的未来”是大数据与传统数据分析的最大不同。大数据预测的优势体现在它把- -个非常困难的预测问题，转化为一个相对简单的描述问题，而这是传统小数据集根本无法企及的。
传统分析对已知的数据范围中好理解的数据进行分析。大多数数据仓库都有一个精致的提取、转换和加载（ETL）的流程和数据库限制，这意味着加载进数据仓库的数据是容易理解的，洗清过的，并符合业务的元数据。传统分析是建立在关系数据模型之上的，主题之间的关系在系统内就已经被创立，而分析也在此基础上进行。
实施网络强国战略。统筹网络安全和信息化发展,完善国家网络安全保障体系,强化重要信息系统和数据资源保护，提高网络治理能力,保障国家信息安全。
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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。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程，编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态，积极听取产业界的意见与建议，不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容，适时修订并发布报告的新版本，以更好地推动算力互联网发展。
为更好地推动数据智能服务产业发展，本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势；第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素；第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱；第四部分阐述数据智能服务的产业载体，第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式，最后根据上述研究，从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势，为我国数据智能服务产业发展提供参考。
通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取，包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。
利用人与大数据技术，结合专业的中医疾病、证候/治则知识库、疾病知识图谱等，研发了医用智能处方椎荐系统。它能够无缝植入到医院现有的HIS和医生工作中，不改变医生工作流程，输入患者信息、证候、主诉等信息智能推荐方剂和备用饮片药，医生进行加减化裁即可成方，节省医生诊疗时间，提高工作效率。
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