从物联网的功能上来说，一是全面感知能力，可以利用RFID、传感器、二维条形码等获取被控/被测物体的信息；二是数据信息的可靠传递，可以通过各种电信网络与互联网的融合，将物体的信息实时准确地传递出去。
我国 VR/AR 产业发展取得了积极成果，但也存在一些问题与挑战。我国应紧抓 5G 与人工智能机遇期，突破业界惯有展厅级、孤岛式、小众性、雷同化的发展瓶颈， 聚力融合创新与规模应用，实现产业级、网联式、规模性、差异化的虚拟现实普及之路
将整个服务区划分为若干个小无线区，每个小无线区分别设置一-个基站负责本区的移动通信的联络和控制，同时又可在MSC的统一-控制下，实现小区间移动通信的转接及与公众电话当的网的联系。
互联网+传统行业,没有固定模式,本质是为用户提供极致的用户体验。BAT三巨头拥有入口级产品，已获取海量用户,移动各环节布局完善,盈利模式清晰,纯线上资源格局稳定。BAT三巨头各自扶持自己生态体系内的公司,通过各行业垂直平台整合线下业务。
“食品质量安全追溯系统”是- -个能够连接生产、检验、监管和消费各个环节，让消费者了解符合卫生安全的生产和流通过程，提高消费者放心程度的信息管理系统。该系统提供了“从农田到餐桌”的追溯模式，提取了生产、加工、流通、消费等供应链环节消费者关心的公共追溯要素，建立了食品安全信息数据库，一旦发现问题，能够根据潮源进行有效的控制和召回，从源头，上保障消费者的合法权益。
德国为了保持制造业在全球的领先优势,实时提出工业4.0,主要是发挥德国在制造技术和制造装备的传统优势,将制造业和互联网等技术融合,形成工业互联网,以保持德国在世界领先地位。
产品设计真分析是一项专业性很强的工作，仿真工程师在工作中会遇到各种问题，对于大多数企业来说,缺少一个良好的环境，持慎工程师及时与内外部同行沟通，向企业内外专家提出问题,及时获得内外专家的支持,有效解决仿真过程中的各种问题。
通过“云”，需要的服务 都经由互联网传递。所以,不管是在去I作的路上使用智能手机，还是在办公室里使用手提电脑，或者在沙发上使用平板电脑，所有东西都在云和你的”指”间。不需要复杂的操作，不需要昂贵的升级。需要的只是网络。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
气体继电器是油浸式变压器的重要保护装置，通过收集油中分解气体触发报警信号及产生保护动作，然而难以动态掌握积气容量情况而且需要人工参与后续处理。为此提出了一种基于图像分析的积气体积动态辨识及自动检测方法，自动将气体引入气体传感器系统进行特征气体的成分分析，从而实时监测变压器的运行状态，排查安全隐患，提高可靠性。首先，在气体继电器观测窗安装内窥摄像头获取油位图像，通过图像分析算法检测油面位置；其次，通过BP神经网络建立油位与积气容量的非线性映射关系，从而计算出积气容量。实验结果显示，本方法检测误差率仅为3.61%，且绝大部分测试样本的预测误差都在2%以内，准确度高，能够可靠地实现对于油浸式变压器的的自动保护。
直流线路单极接地短路故障是基于模块化多电平换流器的高压直流输电（modular multilevel converter based high voltage direct current，MMC-HVDC）系统中最常见的故障类型，分析其故障特性、掌握故障电流水平对于继电保护的设计及相关参数的优化具有重要意义。作为分析基础，首先分析并得出MMC直流侧故障电流表达式，然后重点针对金属回线单侧接地方式的MMC-HVDC系统，分析了直流线路故障后的故障点两侧系统在接地电阻上的耦合作用，根据耦合作用的产生原因及本质提出了等效解耦方法，从而得出一种针对单极接地故障电流的实用计算方法。通过对比所提方法与PSCAD/EMTDC的电磁暂态仿真结果，验证了所提计算方法的正确性。
如同云与机器学习、深度学习等AI小模型一样，当前大模型技术也进入了与业务深度整合的关键时期。64%的中国企业预计其对AI的投资将增长10-30%，各企业正基于具体的业务场景，积极探索大模型技术的实际部署与应用潜力，以促进业务发展。
元数据最常见的定义是“关于数据的数据”。不仅包括技术和业务流程、数据规则和约束，还包括逻辑数据结构与物理数据结构等。它描述了数据本身(如数据库、数据元素、数据模型)，数据表示的概念(如业务流程应用系统、软件代码、技术基础设施)，数据与概念之间的联系(关系)
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