海天精工- 高端数控机床-工匠精神+市场化战略，铸就机床引领者地位，海天精工- 高端数控机床-工匠精神+市场化战略，铸就机床引领者地位
智能技术加速赋能传统经济、新兴经济，并催生新的数字经济。人脸设别、语音识别、自然语言处理、智能客服、客户行为分析、风险评估、精准营销、舆情分析、公共安全等一度成为传统经济TOP10应用。IT自动化、智能制造、智能零售、智能电信成为新兴经济热点，自动驾驶、智能医疗和智能教育打开新的数字经济成长空间。
工业和信息化部、国家标准化管理委员会近日联合印发《工业互联网综合标准化体系建设指南（2021版）》，明确到2023年，工业互联网标准体系持续完善。制定术语定义、通用需求、供应链/产业链、人才等基础共性标准15项以上，“5G+工业互联网”、信息模型、工业大数据、安全防护等关键技术标准40项以上，面向汽车、电子信息、钢铁、轻工（家电）、装备制造、航空航天、石油化工等重点行业领域的应用标准25项以上，推动标准优先在重点行业和领域率先应用，引导企业在研发、生产、管理等环节对标达标。到2025年，制定工业互联网关键技术、产品、管理及应用等标准100项以上，建成统一、融合、开放的工业互联网标准体系，形成标准广泛应用、与国际先进水平保持同步发展的良好局面。
凯度牛津大学海尔物联网生态品牌白皮书80页
《新一代人工智能产业白皮书（2019 年）——主要应用场景研判》,全面梳理了全球和我国新一代人工智能产业的发展现状,详细分析了基础层、技术层和应用层的产业发展态势,并归纳出新一代人工智能产业
云网业务的“星辰大海”已全线启航，白皮书的发布为业界提供了“做什么”和“怎么做”的指引。智能云网业务作为自动驾驶网络（ADN）解决方案的一部分，华为旨在通过知识和数据驱动网络架构的持续创新，打造一张自动、自愈、自优的自治网络，为网络“装上大脑”、注智赋能，同时也希望同运营商、O/B域伙伴和产业同盟，携手在云时代给千行百业提供云网一体化调配和云网一致性体验，凝聚全产业力量，共同推进云网业务发展，助力运营商DICT服务转型，实现更好的数字化转型。
“计算机网络技术基础”是一门专业技术基础课，它的任务是介绍现行的、较成熟的计算机网络技术的基本理论、基础知识、基本技能和基本方法，为学生进- -步学习“TCP/IP 协议”、“JSP 网络程序设计”、“网站设计与网页制作”、“网络多媒体技术” 、“网络安全” 等后续课程，培养自己成为网络管理员、网络工程师打下扎实的基础。
横向多源互补”指电力系统、煤炭、石油系统、供热系统、天然气供应系统等多种能源资源系统之间的互补协调，突出强调各类能源之间的“可替代性/互补性”纵向源-网-荷-储协调，实现能源资源的开发利用和资源运输网络、能量传输网络之间的相互协调，实现电力需求侧管理进一步扩大化成为全能源领域的“综合用能管理”。
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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，
三角形的三个顶点表明 了团队所能提供的东西； 三条边和中心则表述了 使团队能提供这些东西 的那种原则的要素
DAMA：定义了与组织战略协调的管理数据资产的蓝图，指导基于组织的战略目标，指定符合战略需求的数据架构。
前施乐公司首席科学家 1991年在权威杂志《美国科学》发表文章预测： 计算机将最终“消失”，演变为在我们没有意识到其存在时，就已融入人们的生活中的境地。
（一）审批数据管理工作的整体方针、政策和总体规划； （二）审批数据管理相关办法、流程和规范； （三）对数据管理工作的重大事项进行协调与决策； （四）定期听取数据管理小组对数据管理工作的汇报。
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