为企业提供学习与人才发展的数字化工具、平台和解决方案，为企业提供学习与人才发展的数字化工具、平台和解决方案
应用在机械制造的过程中在提升工作效率的同时也能对工作的安全和质量进行保障。在我国当前机械制造业发展中虽然对智能化的技术进行了应用，但是由于对于智能化的技术发展处在初期阶段
最近，数据湖的概念非常热，许多前线的同学都在讨论数据湖应该怎么建？有没有成熟的数据湖解决方案？各大厂商的数据湖解决方案到底有没有实际落地的案例？怎么理解数据湖？数据湖和大数据平台有什么不同？带着这些问题，我们尝试写了这样一篇文章，希望能抛砖引玉，引起大家一些思考和共鸣。
基于tee的物联网设备安全防护体系研究
把区块链作为核心技术自主创新重要突破口加快推动区块链技术和产业创新发展6大应用场景:拓展区块链在各领域的应用。要利用区块链技术探索数字经济模式创新，为打造便捷高效、公平竞争、稳定透明的营商环境提供动力，为推进供给侧结构性改革、实现各行业供需有效对接提供服务，为加快新旧动能接续转换、推动经济高质量发展提供支撑。
人工智能自诞生以来,经历了从早期的专家系统、机器学习,到当前持续火热的深度学习等多次技术变革与规模化应用的浪潮。随着硬件计算能力、软件算法、解决方案的快速进步与不断成熟,工业生产逐渐成为了人工智能的重点探索方向,工业智能应运而生。
在过去十年，机器学习在学术界取得了众多的突破，在工业界也有很多应用落地。美团很早就开始探索不同的机器学习模型在搜索场景下的应用，从最开始的线性模型、树模型，再到近两年的深度神经网络、BERT、DQN等，并在实践中也取得了良好的效果与产出。
5GAI加速行业数字华转型
没有账户，需要注册
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。
工业园区级虚拟电厂建设实践工业园区级虚拟电厂建设实践工业园区级虚拟电厂建设实践工业园区级虚拟电厂建设实践工业园区级虚拟电厂建设实践工业园区级虚拟电厂建设实践
新型电力系统需要人工智能新型电力系统需要人工智能新型电力系统需要人工智能新型电力系统需要人工智能新型电力系统需要人工智能新型电力系统需要人工智能
人工智能算力中心设计与建设方案人工智能算力中心设计与建设方案人工智能算力中心设计与建设方案人工智能算力中心设计与建设方案人工智能算力中心设计与建设方案
2024年至2025年上半年，国际海事组织批准了MARPOL公约附则VI关于“IM0净零框架”的修正案草案、通过了《2024年船用燃料全生命周期温室气体强度导则》(2024LCA导则)(MEPC.391(81))、批准增设了排放控制区域(ECA)及特别敏感海域(PSSAs)。
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