从宏观视角看，核心层是支撑数字经济发展的底层建筑。这个基座主要包括（1）体、 （2）信息技术（IT）、（3）通信技术、（4）智能硬件四个领域。在这一基座中，半导体 作为最本质的计算、存储硬件单元，发挥了砖瓦的作用，支撑数据处理功能的实现，生 产了更多可交互、有价值的数据信息。信息技术相当于基座的架构，通过软件手段赋能 核心层运转，决定了数据传递、价值创造的效率。通信技术是基座建筑中的连接管道， 在核心层中发挥信息传输载体的作用。智能硬件相当于核心层的“网络神经末梢”，通过 人机交互方式获取信息、展示信息，实现经济活动主体与核心层中数据信息的交互，或 是与其他硬件交互、收集新的数据。
2018-2019年全球保险科技领域融资持续升温，2019年上半 年全球保险科技领域融资额达到30.77亿美元，增速超2018 年，预计2019年全年融资额将创新高；产业规模迅速增长， 北美洲、亚洲和欧洲成为保险科技创新的聚集区域。保险科 技发展前景广阔，但行业安全风险和行业规范问题难以忽视， 各国及各地区在积极推动保险业转型升级的同时，也在保险 创新与风险控制之间寻找平衡点。
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大数据时代，数据的应用已经渗透到各行各业，大数据技术为企业业务分析和行业发展带来了新的思维角度，将会充分激发数据对社会发展的影响和推动。
德勤新能源行业全球能源转型及零碳发展白皮书51页
随着大数据,云计算,人工智能等信息技术的快速发展,全球数据量呈井喷式增长,信息处理逐渐从以计算为中心向以数据为中心过渡,然而现有的计算架构正遭受着"冯·诺依曼瓶颈"的挑战。
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某些公司产品生产周期大于客户订购周期或有生产批量之虑，会进行计划生产。不只成品，亦会出现半成品或零件阶段需予以分阶。
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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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