从PC到移动互联网，一批搭乘流量红利快车的互联网产品，曾极速崛起。而如今，流量红利消失，一个疯狂的、传奇般的流量时代，已然结束。增量乏力，存量市场竞争更加激烈的环境下催生了精细化运营，结合大数据，对用户进行分群，针对不同群体的用户采用不同的营销策略。
在现代社会中，身份验证可以说无处不在，并且与日俱增。而传统的身份认 证方法已不能满足人们的需要，生物特征是人的内在属性，因此成为身份验证的 最理想依据。人脸识别与指纹、声音等生物特征识别方法相比具有直接、友好、 方便的特点，易于被用户接受。 木文运用人脸识别技术在LabVIEW.上构建一个人脸检测与识别系统。该系 统分为四部分:图像获取、人脸检测、图像预处理、特征提取与识别。 人脸检测是人脸识别的第一步工作。 本文针对单纯采用肤色检测容易误检出 具有肤色特征的非人脸区域，提出了基于肤色模型和模板匹配相结合的人脸检测 算法。在YCbCr色彩空间中利用高斯概率肤色模型进行肤色分制，采用模板匹配 的方法进行人脸验证，最终确定图像中人脸的位置。实验结果表明，该算法能够 提高检测效率，为后续识别提供准确信息。
按联网设备的主导形态分为四个阶段：主机、大型机的联网,其体积庞大,运行条件苛刻,专业人员操作且人机界面友好性差；台式机、笔记本的联网,普通人经过培训即可操作；以手机为代表的各类移动设备的互联，无需培训即可操作，界面简单友好；嵌入式智能物件等与日常生活密切相关设备的互感、互联、互通。
ChatGPT日活跃用户数的增速远超Instagram，1月份平均每天有超过1300万名独立访问者使用ChatGPT，是去年12月份的两倍多；国内外科技巨头都非常重视ChatGPT引发的科技浪潮，积极布局生成式AI，国内厂商（百度、腾讯等）也高度关注ChatGPT，积极探索前沿技术，相关深度应用也即将推出。
中国庞大的汽车保有量，催生了巨大的维修保养、汽车美容、汽车用品等多元化服务需求。尤其对于汽车刚需的养护业务，市场潜力更为突出，汽后市场的发展孕育出全新的潜力空间。广义的汽车后市场包含汽车金融、汽车租赁、汽车用品、二手车、汽车养护与维修、报废汽车等几类。 本报告定义汽车后市场为狭义的后市场，主要集中在维修、保养和汽车用品三大服务领域
加强用能管理,采取技术上可行、经济上合理以及环境和社会可以承受的措施,从能源生产到消费的各个环节，降低消耗、减少损失和污染物排放、制止浪费，有效、合理地利用能源。
本白皮书将首先聚焦于“现代企业 — 业务平台化”的趋势。我们再提“业务平台化”，源于我们在不同的行业和企业当中，反复观察和接触到、并致力于帮助解决的一系列新问题，这些问题背后所体现的趋势和解决的思路与方法，将赋予现代企业新的内涵。
城市管理 4.0-城市运行管理服务平台，2021 年 12 月，住建部下发《城市运行管理服务平台技术标准》，提出要运用新一代信息技术建设城市运行管理服务平台，以城市管理“一网统管”为目标，建设具有城市统筹协调、指挥调度、监测预警、监督考核和综合评价等功能的信息化平台。自此，城管行业从建设城市综合管理平台进入了建设城市运行管理服务平台的新阶段
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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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1950年，“计算机之父”和“人工智能之父”艾伦·图灵(AlanM.Turing)发表了论文《计算机器与智能》，这篇论文被誉为人工智能科学的开山之作。在论文的开篇，图灵提出了一个引人深思的问题:“机器能思考吗?"。这个问题激发了人们无尽的想象，同时也奠定了人工智能的基本概念和雏形
OpenClaw核心价值 核心定义 高能动性智能体:直接操作电脑、调用工具、执行复杂科研任务三层架构:大脑(大模型)+手脚(Skil插件)+记忆(Memory存储)
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