白皮书系统阐释了大模型技术与保险在底层逻辑上存在的天然契合性。一方面，大模型技术充分利用互联网上的一切数据，从而具备更高的准确性、更强的泛化能力、更低的应用门槛，实现了在传统深度学习基础上的性能飞跃，满足了各行各业在多元场景中的应用需求；另一方面，保险天然就与数据紧密相连，丰富的应用场景使得保险成为大模型技术的绝佳应用领域。
装备制造企业数字化转型白皮书（2022年），装备制造企业数字化转型白皮书（2022年）装备制造企业数字化转型白皮书（2022年）
我国在2020年提出“2030年碳达峰，2060年碳中和”的自主减排目标，“双碳”目标的确立，是我国进入新发展阶段，实现可持续发展的必然选择和迫切需要，将倒逼中国能源结构、生产方式、经济结构转型，推动各行业走向高质量发展之路。
近年来，智能无人系统发展迅猛，出现了无人机、无人车、无人船、无人潜航器、机器人等一系列新产品。智能无人集群系统指若干无人系统根据任务分工，在一定时间、空间内协同完成复杂任务的整体系统。智能无人集群系统具有单个无人系统不可比拟的优势，在农业、制造业、交通、教育、医疗、军事、金融等多个领域具有广阔的应用前景。物联网、大数据、人工智能、网络通信等新一代信息技术的快速发展促进了智能无人集群技术的发展和应用。
清华大学amp百度大学2019产业智能化白皮书人工智能产业化发展地形初现端倪77页
《白皮书》从商业银行回归金融服务本质，深化金融供给侧结构性改革，落实普惠金融战略，推动服务重心下沉的角度，阐述了金融场景生态建设的重要性和必要性。其中还提到，商业银行有责任依托自身品牌、渠道和客户优势，打造融合金融产品和非金融服务的场景平台，将为以实体经济为主的产业链合作企业创造全新市场机遇，为消费者带来优质的“一站式”服务体验。
面对日趋白热化、持续化的网络攻防对抗环境，安全运营（Security Operations，SecOps）面向人、 技术、流程的集成与融合，提升安全防御资源的全局性、协同性，已成为安全能力落地，发挥防御体系 有效性，对抗高级威胁的最直接、最关键环节
2022年新型智慧城市整体规划建设方案，2022年新型智慧城市整体规划建设方案，2022年新型智慧城市整体规划建设方案
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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。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
2025 年，人工智能正式迈入 “智能体元年”，AI Agent？成为驱动产业变革的核心力量，硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。
机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面，两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工，针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效，但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工，而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差，因为有时候深度学习虽然能有好的表现，但是我们并不知道他的原理是什么。
2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点，AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力
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