Facebook的成功展示了开放平台的巨大潜力。从2008年开始，人人网和淘宝推出自己的开放平台计划；到2010年，新浪微博、百度、盛大、开心网、腾讯、360等国内互联网企业相继尝试开放部分自己产品服务与数据的API，展开对第三方开发者的争夺战。 到2011年底，这些开放平台无论从应用数量、开发者数量还是商业模式方面都有了一定的积累，但由于不同企业的策略不同和投入的力度不同，不同平台之间有相当大的差异。越来越多的开发者和站长希望通过开放平台进行自己应用的推广，而面对众多的开放平台，如果要全部进驻，则耗费的时间精力绝对不小。要选择哪些开放平台优先进驻或是否可以放弃一些开放平台，都是开发者们关注的事情。51CTO调研中心本次的报告通过对主流开放平台目前的状态进行分析比较，试图为开发者们提供一些参考意见。 本次调研数据主要收集自互联网，包括各个开放平台公开发布的数据，第三方调研机构公布的数据，以及微博等用户网络对各开放平台的评论内容。
被认为能在国内市场与特斯拉一较高下的蔚来，以后将如何继续领跑我国造车新势力，并在风云诡谲的新能源汽车战场发展自己的可持续优势？亿欧智库为探寻蔚来如何在争议与困难中踏浪而行，梳理了蔚来从2014至2020年的发展，希望给行新能源汽车及相关产业的从业者与观察者们提供参考意义。
根据中国信息通信研究院的数据显示，2018 年我国云计算整体规模达到968.2 亿元，增速 39.2%。根据 IDC 发布的报告显示，中国公有云 Iaas+Paas行业前五的市占率从 2018H2 的 73.6%增加到 2019H2 的 76.2%，行业的集中度进一步提升。其中阿里云的市占率超过 40%，在行业中处于一枝独秀的地位。阿里巴巴云计算和互联网基础设施的收入从 2015 年的 30 亿元快速增长到了 2018 年的 247 亿元，而 2019 年前三季度达到了 278 亿元，同比增长率达 64%。腾讯云发展迅速，2018 年云计算收入 91 亿元，2019 年达到170 亿元，增速 87%，而腾讯的整体资本支出在 2019 年达到了 570 亿元。根据 Canalys 发布数据，2019 年全球云计算支出增加 37.6%，达到 1071 亿美元，而阿里云占比仅为 4.9%，与排在第一的 AWS 差距巨大。从全球来看，Top4 的集中度进一步提升，从 2018 年的 55.2%提升到了 2019 年的 59.9%。因此，基于国内云计算产业的现状，参照美国的云计算行业发展进程，仍有巨大的发展空间。
目前国家高度重视智慧城市规划、 建设，云数据中心是推动信息技术能力实现按需供给、 促进信息技术和数据资源充分利用的全新业态，是信息化发展的重大变革和必然趋势，是智慧城市建设的基础。
大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
智慧农业可以理解为：充分利用现在的信息技术, 包括更透彻的感知技术、更广泛的互联互通技术和更深入的智能化技术，使得农业系统的运转更加有效、 更加智慧、 更加聪明, 以使农业系统达到农产品竞争力强、 农业可持续发展、 和谐农村、有效利用农村能源和环境保护的目标。智慧农业是数字农业、精准农业、农业物联网、智能农业等技术的统称。智慧农业发展的基础在于数字农业。
现场监控预警 MES+环安监控+战情室 智能供应管理 WMS+AGV 全员协同作业 MES 人机一体化管理 MES+SCADA+IoT
定义：新质生产力是由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生的当代先进生产力，它以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的质变为基本内涵，以全要素生产率提升为核心标志。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
在工业过程监测中，长期平稳特征在表示基本统计信息方面起着重要作用。然而，基于自编码器的方法通过实现原始数据的数值近似来提取深度特征，这可能会导致隐藏的平稳信息的破坏。为了解决这个问题，本文提出了一种基于平稳特征重构的协整堆叠自编码器模型，以在模型训练过程中保持长期均衡关系。推理标准。通过重构平稳特征，所提出的网络能够保留非平稳变量之间的有益关系。最后，在两种情况下验证了所提出方法的故障检测性能。
钢包炉气精炼、钢水温度、极梯度升压；光梯度增强机；灰狼优化：SHapley加法运算
现代工业装置普遍表现出规模大、过程长、多单元协同作业的特点，这使得时空分布具有内在性，质量稳定性通常难以保证。本文提出了一种基于质量相关时空信息分析的多单元协同监控框架。在该框架中，分别从单元级和过程级分析时空属性。首先，对于每个操作单元，采用当前特征提取策略构建质量监督时空支持区域。在该策略中，时间动态特征由具有注意力机制的长短期记忆（LSTM）网络提取。同时，利用互信息核主成分分析方法提取空间特征。其次，对于全厂过程，构建了一个三阶多单元时空特征张量进行特征融合。通过张量分解位置，探索了单元之间的相互关联和过程中的质量继承，并将原始特征空间分解为几个子空间。最后，在子空间上开发了一个多单元协同监测模型，并通过贝叶斯融合给出了综合监测结果，可以对监测结果进行合理的解释。所提出的框架在实际的热轧带钢生产过程中得到了验证。
现代制造过程通常包含多个子过程，过程变量的时空特征难以提取，这给传统的质量相关故障诊断带来了重大挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种由图注意力网络驱动的故障检测模型——集成门控递归单元规范变量分析（GATRU-CVA）。首先，利用领域专家的知识和历史数据构建子块知识图。接下来，为全局变量构建了图注意力网络（GAT）的空间特征提取器。此外，使用子块知识图将全局空间特征划分为子块，并构建相应的时间特征提取器。然后，考虑到过程动态特性，使用CVA基于时空特征对过程进行建模，并计算相应的统计数据。阈值由核密度估计器（KDE）方法确定。最后，使用热轧带钢机过程（HSMP）的实际生产数据来验证所提出的模型。结果表明，该方法对HSMP的正确监测率（CMR）为97%与其他比较故障检测方法相比。关键词：规范变量分析、故障检测、门控递归单元（GRU）、图注意力网络（GAT）知识图。
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