1）介绍行业面临的四大挑战，油气资源日益枯竭，新井开采难度大，成本高，非常贵能源逐步成为主流，安全问题日益严重 2）从4大挑战中牵引出由于ICT传统，过时，部署不完善导致尤其生产和办公成本高，效率低，缺乏可视化安全监控，共享协作困难，点题对应ICT及创新的重要性
报告指出，当前，虽然资本市场的泡沫逐步破裂，但优质企业的估值仍在持续增长，独角兽企业不断出现，产业呈现良性发展态势。深度学习技术局限性似乎导致人工智能产业发展将遇天花板，然而事实并非如此。虽然，可解释性、理解推理等局限性已显现。但这是下一时期理论技术突破重点，不能因此否定图像识别、语音合成、机器翻译等感知类任务上的应用技术成就和产业应用场景。
目的在于减少要处理的数据量，从而使处理的数据量能够达到当前的处理能力能够处理的程度。抽样和过滤的区别：抽样主要依赖随机化技术，从数据中随机选出一部分样本。而过滤依据限制条件仅选择符合要求的数据参与下一步骤的计算。
引入第三方解决方案AMC Health ,通过4G LTE网络,提供远程患者监护服务，配合政府E-rate计划,为学校提供优惠的语音和网络服务,面向幼儿园、中小学和大学,提供数字化学习、校车监控、课堂点名等教育信息化系列应用，基于ThingSpace平台,开展智能交通、车队服务、互联网车险等车联网业务以24亿美元收购车队服务提供商Fleetmatics公司,快速打造车队服务解决方案。
城市TOCC建设方案-城市交通大脑，凭借不断创新的北斗、物联网、移动互联网、大数据、人工智能、5G等新一代信息技术和理念，全面整合海、陆、空、铁、邮等多元数据资源， 以服务政府决策、行业监管、企业运营、公众服务为主线，围绕一个交通大数据资源中心，两大支撑平台（交通地理信息平台、综合交通视频管理平台），多个业务应用系统，即“1+2+N”架构，为城市交通运输管理部门在数据整合与交换共享、态势评估、决策支撑、调度指挥、安全监管、资产管理和便民服务等方面提供全面数据支撑与信息服务。
2020年的新冠疫情,成为意想不到的”黑天鹅”, 打乱了各行各业的发展步伐。我们的生活习惯.我们的发展方向,从此刻开始,和以往已经发生根本性的改变。疫情期间，在线教育、互联网医疗、网.上办公、全渠道生鲜零售等新业务快速发展,旅游、餐饮、零售行业受到冲击，2020年,注定对所有人都意义非凡。
确定数据中心空间大小的两种方法: ？基于人数的计算方法:通过数据中心需要支持的人数来决定数据中心的大小 ？基于设备的计算方法:通过数据中心计划购买的网络设备,服务器和其他必须购买的设备的尺寸来计算数据中的大小
电子发票是信息时代的产物，同普通发票一样，采用税务局统一发放的形式给商家使用，发票号码采用全国统一编码，采用统一防伪技术，分配给商家，在电子发票上附有电子税务局的签名机制 。来源：可信区块链推进计划。
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包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应
清华之后，北大也不甘示弱，推出了DeepSeek教程。清华的教程是传媒学院出的，而北大的这份文件是人工智能学院和计算机学院出的，所以总体上内容更加专业、全面和深入，尤其还提到了AI时代工作和技能需求的变化，可以说是不可多得的优质资料。
成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑， 推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政 府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
具身智能的定义:一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统，其通过智能体与环境的交互获取信息理解问题、做出决策并实现行动，从而产生智能行为和适应性。
DeepSeek通过核心能力突破+开源、低成本、国产化三大优势，推动A!技术平权和国产AI生态繁荣，成功进入全球大模型第一梯队，促使行业从唯规模论向性价比、高效能、工程化方向转变。
0 延迟要求高:典型要求百微秒级读取延迟以满足数据分析、模型训练等应用的需求因元数据瓶颈，现有系统延迟在毫秒级，如 Ceph
在企业数字化转型和政府数字化改革大背景下，数据分析带来的决策能力，已经变成每一个组织需要具备的核心能力。对于决策者来说，如何高效的看见和理解数据，并基于数据快速做出决策和指挥，也越来越成为一个基本要求。因此，数据分析的可视化逐渐成为普遍需求，由此进一步演进到数据李生技术，构建和物理世界一一映射的数字孪生体，
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