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。
电信和互联网行业是全球数字化进程的先驱，随着行业数据内外部应用的同步拓展和推进，新技术新网络形态的创新融合应 用，数据安全面临诸多新挑战，行业数据资源价值释放严重受阻，治理思路、治理模式、治理手段亟需创新。
证据理论是由德普斯特（A.P.Dempster）提出，并由沙佛（G.Shfer）进一步发展起来的一种处理不确定性的理论。也称为D-S理论。其将概率的单点赋值扩展为集合赋值，弱化了公理系统。处理由不知道引起的的不确定性。
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。互联网、移动互联网、物联网、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融、电信都在疯狂产生着数据。
工业和信息化部与中央广播电视总台联合出品国内首部大数据纪录片《大数据时代》。东方国信运用炼铁大数据实现高炉数字化改造,成功从一千余个案例中脱颖而出,作为传统工业转型升级的唯一案例,真实纪录了工业互联网为钢铁行业带来的革命性变革。
市场上的多数MES包含了物料入库、生产排程、生产执行、质量检验、设备维护、仓储管理等功能。在这些MES的实施过程中，一个重要的组成部分就是数字看板。但看板是否获取了生产流程中所有有价值的信息，这些信息的呈现方式是否一目了然,,,,,,
关于数据架构，包括提出数据架构管理是贯彻和维护数据治理的职能单元，和数据资产互为HOW和WHAT的关系。今天我们再谈数据架构，主要是想谈谈近期工作推进过程的当下，对于数据架构的新的理解和认识。
现状：1、即席查询性能差；2、数据链路长；3、数据压缩率低；4、需求响应慢；
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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，
基于数字孪生技术的发电厂智能巡检系统基于数字孪生技术的发电厂智能巡检系统基于数字孪生技术的发电厂智能巡检系统基于数字孪生技术的发电厂智能巡检系统基于数字孪生技术的发电厂智能巡检系统
从数据安全法到数据安全治理从数据安全法到数据安全治理从数据安全法到数据安全治理从数据安全法到数据安全治理从数据安全法到数据安全治理从数据安全法到数据安全治理
全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)
当前，人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口，人工智能正以前所未有的速度重塑世界，为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植，从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断，人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样，未来，随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合，以及海量数据与前沿知识的双重加持，人工智能将彻底突破单一技术工具的局限，蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽，融入千家万户的日常起居，成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
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