物联网（Internet of Things）是一个基于互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。它具有普通对象设备化、自治终端互联化和普适服务智能化3个重要特征。
为规范公司运维工作，使相关工作具有持续改善及相互协作性，同时加强计算机设备的管理及维护，确保维修工作的及时性，降低计算机设备的报修率，实现业务与技术的融合，将业务部门与IT 部门紧密结合在一起，根据公司管理要求及计算机应用的需要，由运维部制定。
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“新冠疫情”爆发前，我正巧在美国加州，初期以为时间不会拖太久，也不认为会对国内企业信息化及中国SaaS的发展有什么影响。 随着情况变化，3周后我紧急退掉了次日返程的机票；同时，随着这一个月与圈内专家、投资人及几家我任常年顾问的SaaS企业深度沟通，我的想法有了180°的转变。 这次疫情对中国SaaS的影响是深入并长远的。我也由近及远地做做分析，看看SaaS公司从短期、中期到长期，应该如何应对环境的变化。
随着社会的发展,科技的进步,我国各行各业有了新的要求.人们生活水平在不断提高,节能减排已经成为我国社会发展中的基本原则.由于我国5G时代下各种业务多样化,终端连接和数据流量呈爆发式增长,造成能量和数据间的矛盾不断深化.文章对基于AI技术的5G基站智能节能科技进行了研究.
电脑的发展历史 电脑的学名叫计算机，电脑是用来做计算的。在古时候，人们最早使用的计算工具可能是手指，英文单词“digit”既有“数字”的意思，又有“手指“的意思。古人用石头打猎，所以还有可能是石头来辅助计算。 缺点：手指和石头太低效了 后来出现了”结绳 “记事。 缺点：结绳慢，绳子还有长度限制。 又不知过了多久，许多国家的人开始使用”筹码“来计数，最有名的就要数咱们中国商周时期出现的算筹了。古代的算筹实际上是一根根同样长短和粗细的小棍子，大约二百七十几枚为一束； 多用竹子制成，也有用木头、兽骨、象牙、金属等材料制成的。数学家祖冲之计算圆周率时使用的工具就是算筹。 算筹的缺点：使用算筹计算太麻烦了，很不方便——计算时需要慢慢摆放。
近日，来自加州大学洛杉矶分校的Aydogan Ozcan团队，报道了基于深度学习的图像重建框架，该框架能够使用欠采样光谱数据重建扫频源光学断层扫描（OCT）图像，并且不会产生任何空间混叠伪影。这种基于深度学习的图像重建方法可广泛用于各种形式OCT 系统，能够在不牺牲图像分辨率和信噪比的情况下显著提高其成像速度，对于光学成像领域的应用有着重要的现实意义。
零信任解决的是由于传统边界模型过度信任造成的安全问题，重点是Trust Area内过度信任的问题，零信任打破了信任和网络位置默认的绑定关系，不像传统信任关系是静态不变的，而是动态持续监测各参与对象的安全状态、并对其重建信任评估，然后进行动态调整权限、降权、阻断等强管控手段。我自己认为，动态持续监控、根据对象安全状态进行调整权限。
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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，
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”。
拥抱AI的同时，建立与之相适应的AI使用规范是AI赋能可持续发展的基础，学术委员会等机构需抓紧制定规范。拥抱AI的同时，建立与之相适应的AI使用规范是AI赋能可持续发展的基础，学术委员会等机构需抓紧制定规范。
多无人机跨视角协同追踪成功率比单机最先进方法提高15.6%成功实现30架无人机精准跟踪围捕3辆车的多目标协同感知场景多无人机跨视角协同追踪成功率比单机最先进方法提高15.6%成功实现30架无人机精准跟踪围捕3辆车的多目标协同感知场景
2025 年，全球人形机器人技术与产业发展进入从“机电集成”向“深度智能”跨越的关键阶段。这一年，人形机器人在具身智能理论、场景作业任务与产业化形态上持续演进，端到端学习框架、软硬件解耦架构与全球供应链格局亦出现一系列深刻变革。与此同时，硬件参数的单一竞赛逐渐转向软硬协同的效能比，泛化感知能力、复杂环境下的运动鲁棒性与工程化量产可行性成为决定人形机器人能否走出实验室的核心变量。
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