融合化是指虚拟现实与文化娱乐、医疗健康、工业制造、教育培训、商贸创意等传统行业的融合创新，丰富虚拟现实技术应用场景，助推传统行业转型升级。
近日，中国联通智能城市研究院（简称“智研院”）与深圳市景悦科技有限公司联合主编的《智慧城区统一运营白皮书》正式发布
政务数据逐步汇聚融合开始呈现出爆发式增长，在对政务数据进行采集、存储、计算、管理和使用过程中，在政务数据逐步融合更多元的数据产生更高价值越来越开放的探索中，我们也越来越发现政府部门需要建立完善体制机制、管理规范、平台能力以保障政务数据的有效性、安全性和可靠性。我们希望通过本白皮书，就如何更合规、更有效地挖掘政务数据价值与业界专家同仁共同探讨，共同推动政务数据充分共享和有序开发利用。
本白皮书针对面向6G的天地一体融合网络，提出“一体架构”、“统一高效”、“动态灵活”、“一网多能”四大技术体系，并对天地一体融合组网的应用场景、愿景及目标、挑战和系列创新技术进行了阐述。本白皮书希望联合广大产业合作伙伴，从技术攻关、标准制定、产业推进和生态构建四个方面推进天地一体融合网络技术的发展和成熟。
信创版数电乐企一体化管理白皮书，信创版数电乐企一体化管理白皮书，信创版数电乐企一体化管理白皮书，信创版数电乐企一体化管理白皮书
数字经济步入全面发展阶段，企业逐渐从上云阶段走向深度用云阶段，传统“粗放式”的上云用云带来的云成本问题已经超越云安全成为头号挑战，在企业依托云助力数字化转型的持续性动作中，如何精细化管理云成本以增加资金效率、降低用云复杂度，用有限的资源实现最大云效能成为亟待解决的问题。
数字化经营系列白皮书 -银行渠道用户体验管理体系建设与实践，数字化经营系列白皮书 -银行渠道用户体验管理体系建设与实践
为贯彻落实《中共中央 国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》《国务院办公厅关于印发要素市场化配置综合改革试点总体方案的通知》《中共中央 国务院关于加快建设全国统一大市场的意见》等文件的部署安排，我院以“加快培育数据要素市场”为宗旨，以“加快数据要素市场化配置改革”为目标，部署院重大课题对数据要素市场化配置探索开展深入研究，以期为各级政府开展数据要素市场培育提供借鉴和参考
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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”。
近年来，AI？快速发展。算力、存力、运力以及模型能力的协同发展水平成为衡量地区数字竞争力的关键。算力支撑数据处理与计算，存力保障数据的高效存储与调用，运力保障数据的跨域传输，模型能力则深度释放算力在各场景的应用效能。综合算力是指以算力为核心、存力为基础、运力为纽带、模力为赋能、环境为发展保障的多维度协同能力体系，是衡量数字经济发展的核心生产力指标。如何更科学评估我国综合算力发展现状，全面把握区域产业短板与优势，成为推动数字经济高质量发展的重要命题。
2022年5月，全球首款全自动生成的32位RISC-VCPU"启蒙1号"由中国科学院计算技术研究所利用AI技术成功设计。AI的利用，将生产周期从数月降至5小时生成400万逻辑门，效率提升至1/1000，标志着芯片设计进入智能化时代
在新一轮科技革命和产业变革深入推进的背景下，高质量数据集已成为支撑人工智能发展和行业智能化转型的关键基础。近年来，国务院国资委围绕实施央企"人工智能+"行动和产业焕新行动，将高质量数据集建设作为提升中央企业智能化能力和核心竞争力的重要抓手，通过专题部署、示范发布和平台建设等方式，持续推动数据资源向可用、可管、可共享的数据资产转化。与
近年来，国家高度重视数据产业发展，将数据列为生产要素，并持续强化数据标准化工作。自2021年起，《国家标准化发展纲要》《“十四五”数字经济发展规划》《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》等多项政策文件陆续出台，大力推动了公共数据、企业数据、个人数据的标准体系建设。2024年，国家发展改革委、国家数据
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