制造业和加工业每年损失约200亿至600亿美元，由于计划外停机时间和不良的资产质量所导致。大多数组织都充分意识到这一点，并表示提高正常运行时间是他们实施预测性维护计划的主要目标。
本白皮书以推进边缘计算在电力行业中发挥赋能作用、助力能源强国建设为目标，重点关注电力行业边缘计算的产业发展现状、参考架构、应用场景与典型案例、发展趋势等，为边缘计算在电力行业中落地部署提供重要参考
数据:是所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的总称-人们通过观察现实世界中的自然现象、人类活动，都可以形成数据
当前，构建以新能源为主体的新型电力系统已在国家层面明确作为实现“碳达峰、碳中和”目标的重要手段，是构建清洁低碳安全高效能源体系的重要组成部分。在新能源电源、电动汽车、储能等装置并网的大背景下，电网波动性加剧，这些对精细化的电网负荷预测和新能源功率预测提出了更加迫切的要求。传统预测技术已经无法满足当前复杂环境下的精度要求，新型电力系统巫需引入创新性技术，为电网的稳定运行提供算法支撑，强化电力行业数字新基建
随着通信行业的迅猛发展，通信基站几乎遍及全球每一个角落，目前地球极端气候越来越多,雷击灾害天气对通信基站的影响也越来越严重。通信基站的设备大部分属于微电子设备，近年来基站集成化小型化发展，其抗雷电、抗电磁干扰能力要求越来越高,而通信基站能否正常运行是移动通信的关键。基站在建设时虽然已安装了一些避雷装置，但往往还是因雷击而造成通讯中断，给人们的生产和生活带来了巨大的损失。因此，如何做好基站的综合防雷工作，保障通信系统的安全，显得尤为重要
2023年6月28日，由中国信息通信研究院（以下简称：中国信通院）、中国通信标准化协会主办，中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会承办的2023年大数据产业发展大会-数据资产高质量发展论坛在北京国宾酒店成功召开。
车载模组是将芯片、存储器、功放器件等集成在一块线路板上，并提供标准接口的功能模块。车载模组作为汽车的关键底层硬件之一，是连接智能网联汽车感知层与应用层的关键环节。近年来，随着车联网行业的快速发展，智能网联汽车渗透率快速增长，车载模组需求加速释放，市场规模迅速上升。在汽车EEA（电子电气架构）升级和芯片技术进步的驱动下，车载模组由原来的单一通信模组，向智能化、融合化发展，以满足车联网数据传输、智能座舱、智能驾驶等应用需求
伴随工业化及科技领域的高速发展，全球平均气温上升，温室效应及气候变暖问题已成为社会可持续发展面临的主要挑战之一，控制及降低以二氧化碳为代表的温室气体排放已成为了国家间的共识，世界各国也透过巴黎协定等方式努力推动碳中和实现
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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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