大数据，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产
使用云时代 SmartCLOUD 服务的客户，可以根据自身的需求，灵活调整 CPU、内存和存储等 IT 资源。云时代服务平台具备完善的容错能力和可靠性，能够避免因为硬件故障等原因导致的业务中断，从而最大限度的保障客户的利益。
数据中心发展历程与面临的挑战,如何构建绿色节能和可管理的数据中心,布线系统目前机房存在的问题和未来的发展方向
虚拟化系统服务︰从虚拟化资源配置要求出发定义所提供虚拟机的规格，从业务服务要求出发确定提供服务的虚拟化环境所必备的高可用、有效性、性能和业务连续性技术能力
双态IT是智慧企业应对快速创新业务的信息系统建设良策。『稳态』IT，确保传统核心稳定可靠；『敏态』IT，成就创新业务敏捷高效。
什么是人工智能﹖计算机科学理论奠基人图灵（Alan Mathison Turing ）在论文《计算机器和智能》中提出了提出了著名的“图灵测试”——如果一台机器能够与人展开对话（通过电传设备），并且会被人误以为它也是人，那么这台机器就具有智能。人工智能之父之一的马文·明斯基（Marvin Minsky ）则将其定义为“让机器作本需要人的智能才能够做到的事情的一门科学”。而代表人工智能另一条路线——符号派的司马贺 （Herbert A. Simon ）认为，智能是对符号的操作，最原始的符号对应于物理客体。
研究内容包括认知建模、知识表示、推理及应用、机器感知、机器思维、机器学习、机器行为和智能系统等，目前有大量人工智能应用系统，其中包括搜索和数学优化，逻辑，基于概率论和经济学的方法等。
本白皮书从人工智能数据安全的内涵出发,首次提出人工智 能数据安全的体系架构,在系统梳理人工智能数据安全风险和安 全应用情况的基础上,
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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。
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报告围绕智能网联汽车产业高质量发展主题，从全球态势、场景应用、技术趋势三大维度系统梳理了产业发展现状，深入剖析了智能网联汽车在汽车、交通、城市治理等领域的价值释放路径，提出了推动产业高质量发展的举措建议与发展展望。
报告重点聚焦低空产业，提出低空产业的体系架构，探讨低空产业发展现状、路径及挑战，提出低空产业下一步发展思考和建议。
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