物联网是通过一个开关将不同的设备连接起来。通过增加传感器和进行分析，可以将业务效率和精度提高到一个新的水平，并推动应用程序适用于生活中的方方面面：从路灯可以显示空气质量以及温度
度数据仓库Doris/Palo 数据仓库Doris/Palo是基于Apache Doris（百度自研分析型数据库引擎）构建的企业级MPP云数据仓库,Doris全面兼容MySQL协议,提供快捷查询UI,易于使用；支持高并发。
“联邦学习”（FederatedLearning）正是在这个背景下提出和发展起来的，它主要从技术维度出发，重点研究其中的隐私保护和数据安全问题。联邦学习曾多次以不同的形式出现过，例如，面向隐私保护的机器学习、面向隐私保护的深度学习、协作式机器学习、协作式深度学习、分布式机器学习、分布式深度学习、联邦优化和面向隐私保护的数据分析。联邦学习最初的定义是一种借助多方客户端的私有数据集来训练全局共享模型的分布式机器学习算法框架。从广义上来说，联邦学习指数据所有者不需要上传私有数据集即可结合多方数据来训练全局共享模型的方法，得到的模型的效果和直接整合数据到数据中心或一台机器上进行训练得到的模型的效果相近，同时也保护了数据的安全，避免泄露数据隐私。
阿里云视觉智能开放平台是基于阿里巴巴视觉智能技术实践经 验，面向视觉智能技术的开发与应用用户，为其提供好用、易用、 普惠的视觉智能 API 服务，帮助企业、开发者快速建立视觉智能技 术的应用算法的综合性视觉 AI 算法平台。
阿里云:人工智能应用实践与趋势。阿里云已大规模实践产业AI,将人工智能应用于各行各业。阿里云研究中心结合大量的产业实践,在白皮书里提出了中国企业应用人工
通过分析DT测试中Scanner接收的SINR进行定位， 如果RSRP覆盖良好但是SINR低于一定门限则可能存在下行干扰问题， 将SINR恶化区域标识出来， 检查恶化区域的下行RSRP覆盖， 如果下行RSRP覆盖也差则认定为覆盖问题， 在覆盖问题分析中加以解决；对于RSRP好而SINR差的情况， 确认为下行干扰问题， 分析干扰原因幵加以解决。
企业数字化转型规划设计
信息已经成为企业的生命源泉,数据中心业务连续性也越来越重要,信息系统需要依据灾难恢复等级来统筹考虑业务连续性策略,探索信息系统容灾及灾难恢复方案。
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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，
全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)全球数字治理蓝皮书(2025)
当前，人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口，人工智能正以前所未有的速度重塑世界，为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植，从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断，人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样，未来，随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合，以及海量数据与前沿知识的双重加持，人工智能将彻底突破单一技术工具的局限，蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽，融入千家万户的日常起居，成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
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