Serverless 提供了成本更优、效率更高的一站式应用托管方案。零门槛、零改造、零容器基础即享Serverless+k8s+微服务带来的技术红利。 ？ 建立强大应用监控和诊断能力 ？ 对服务质量差的节点具备离群摘除能力 ？ 对已经不工作的实例通过配置健康检查能够做到实例重启恢复业务 ？ 提供了精准容量+限流降级+极致弹性模型
两大主题建设内容： 1.专业群（包括信息技术专业群和其他优势专业群）建设。 2.产业学院建设（包括引入华为载体资源平台和服务）：人才培养高地建设、技术服务高地建设； 打底座、插板卡、跨界融合、提供社会化服务。 1、通过信息技术专业群建设打造全校新一代信息技术底座； 2、通过产教融合，将全校专业群融合到信息技术底座上； 3、整合全校专业群资源，以产教融合方式建设校级产业学院提供社会化人才培养和工程项目服务； 4、整合产业学院及专业群的资源，以产教融合的方式建设创新研究院；
数字化工厂是迈向智能工厂的基础，数字化工厂是指以产品全生命周期的相关数据为基础，在计算机虚拟环境中，对整个生产过程进行仿真、评估和优化，并进一步扩展到整个产品生命周期的新型生产组织方式。是现代数字制造技术与计算机仿真技术相结合的产物，同时具有其鲜明的特征。它的出现给基础制造业注入了新的活力，主要作为沟通产品设计和产品制造之间的桥梁。
随着ICT产业的不断发展，IP、IT、CT不断融合，代表新兴技术的物联网（IOT， Internet of things）、云计算及移动宽带将会为ICT产业带来无限机会。过去几十年，信 息技术作为一种通讯工具和支撑系统，已经深刻地影响和改变了人类社会的生产和生活 方式，催生了新经济和新行业，也同时颠覆着传统的经济和行业。 数字化时代的到来同样对ICT行业人才的知识体系与综合技能提出了更高的挑战。 “知识融合、技能跨界、标准演进”成为评判合格ICT人才的新标准。作为人才培养的 最前沿，院校在人才生态链中承载着为社会输送优秀人才的光荣使命与责任。如何才能 更好地发挥院校在ICT人才生态链的作用？作为ICT行业的领导者，依托多年在ICT人才培 养的经验，华为认为需要从以下四个方面构建完整的院校ICT人才培养体系
未来安全主流趋势强调 实时监控分析+快速响应 及时检测发现风险，缩短解决事故的平均时间，黑客入侵活动会引起内在指标变化，利用入侵攻击链能够有效分析和检测，视角必须从只关注黑客攻击行为变成要更加关注自己内部各项安全指标的变化。
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
百度知识图谱覆盖十亿级实体，干亿级事实，涉及类目40多个，最大规模的中文知识图谱库●覆盖人物、影视、音乐、文学、商品、餐饮、旅游、出行、金融、教育、房产、医疗等垂类●行业知识图谱已有丰富的积累及应用
毫无疑问，更普及的5G技术正在成为现实。Gartner、CCSInsight和Counterpoint等主要分析机构都预测，到2021年，5G设备将占智能手机出货量的三分之一左右。这些预测之所以能达到预期的30-35%，统一的因素是更激进的消费者价格点，手机制造商自己也热衷于宣传这一点，以便从2020年的黑天鹅事件中恢复过来。
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
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人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能 发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家 和世界科技强国，按照党中央、国务院部署要求，制定本规划
：整合多模态医学数据，包括图像、文本、声音、 传感器数据和基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据，完成 不同时间点、条件下的数据对齐，构建医学科研数据资源库。 利用数据融合模型与方法，提供跨模态标注算法和标注工具， 揭示跨模态数据之间的语义关联性，帮助分析其相互作用和整 合效果，提高诊断和分析的准确性。面向不同类型的数据，提 供计算机视觉、自然语言处理、图学习等多类算法，对多模态 数据进行特征提取、模型训练、统计分析等，以识别疾病标志 物和模式。提供科研合作平台，促进跨学科研究团队的协作， 支持将分析结果转化为临床辅助决策支持工具，辅助医生进行 更准确的诊断和治疗规划。
为抢抓人工智能发展新机遇，支持人工智能技术赋能智能终端产品，推动智能终端产业高质量跨越 式发展，加快建设国际国内领先的人工智能终端产业集聚区，按照《关于加快发展新质生产力进一步推 进战略性新兴产业集群和未来产业高质量发展的实施方案》《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动方 案》等文件要求，结合我市实际，制定本行动计划
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