安全风险分析-终端和通信风险 固件的泄露会极大的提供被破解的风险，让更多的人在不接触的终端的情况下也能参与到破解的过程中。 终端的软件部分将会是数据来源和边缘计算的重点，里面包括数据相关业务逻辑和核心处理算法。 IoT存在不同终端与终端相互服务相互访问，终端与终端以及与服务器之间的服务协议是保证系统正常运转的关键桥梁，协议接口的暴露为攻击者增加了攻击点和面。 IoT的网络的原始数据均来自于终端设备，终端数据和通信数据泄露，攻击者通过同一个漏洞进行批量攻击，进行数据盗取。
2020年2月，《国家卫生健康委办公厅关于加强信息化支撑新型冠状病毒感染的肺炎疫情防控工作的通知》：充分发挥互联网医院、互联网诊疗的独特优势，鼓励在线开展部分常见病、慢性病复诊及药品配送服务，降低其他患者线下就诊交叉感染风险。
互联网服务行业包括面向用户的互联网内容服务行业、云服务行业、管理服务行业、多租户数据中心行业、互联网接入服务行业、互联网交换服务行业等子行业。当前，全球互联网服务行业处在快速发展阶段，新型业态不断出现，各子行业的技术产业不断创新发展，相互促进、相互融合。互联网服务行业已经成为数字经济中数字产业化的重要组成部分，也是驱动产业数字化的重要动力之一。
在数据中心的建设上,华为一直在聚焦的领域深耕细作,构筑面向未来的互联网基础设施。进新基建,夯实新兴产业、未来产业的发展基础。着力构建全面互联互通的智能化数字基础设施,推动新基建与新技术、新材料、新装备、新产品、新业态协同融合发展,推动基础设施改造
当信息网络时代呼啸而至，教育的发展也随之走向开放和国际化，各国政府对于 教育和科技的重视与投入正达到前所未有的新高度。作为全球领先的ICT解决方案提供商，华为十几年来一直关注并推动中国教育信 息化事业，更以世界500强公司的信誉和品质，为教育行业客户提供创新的技术 和解决方案，致力于成为中国教育信息化发展可信赖的合作伙伴。
智能制造从产品生命周期的角度体现在产品设计智能化、工艺设计智能化、生产过程智能化、检验过程智能化、管理决策智能化，其中涉及诸多技术的应用，包括数字孪生技术、虚拟现实技术、智能装备技术、智能材料技术、机器人技术、人工智能技术等，机器人技术是期中比较典型的一个。
随着工业机器人产业和数控机床行业告别高增长阶段，智能制造进入高速发展阶段。尽管2020年受疫情影响产业增速有所回落，但在国家政策的支持下，智能制造领域的发展前景依然被业界看好，呈现九大新趋势。
近十年来，由于引入了机器学习尤其是深度学习的技术，人工智能得以取得重大进展。深度学习技术在CPU运算时会涉及大量卷积神经网络的模型及矩阵乘的数学运算，而传统的CPU平面结构，在做运算时效率非常低。
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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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