作者围绕国内新闻传播领域人工智能技术研究相关的“智媒”“发展应用”“趋势和影响”“人工智能的接受”等关键词，对CNKI、万方数据库、国家哲学社会科学学术期刊数据库、SCI、EI、LISA、JSTOR、ProQuest等数据库进行了系统的检索，对相关研究成果进行梳理，全方位展示了这一领域研究的现状。
人工智能技术的持续进步不仅正在改变人类的社会经济生活，而且展现出影响世界各国国家治理体系与基础政治架构的潜力。一方面，人工智能技术借助互联网和社交媒体的中介作用，已经对当代西方国家的政治体系构成了实际冲击。另一方面，随着人工智能技术的进步，将在现代政治体系中造成决策过程的合法性悖论，并使政治权力的内容与边界变得模糊，从而对所有主权国家的政治安全造成普遍影响。人类社会需要以开放的心态和实事求是的精神应对新技术所带来的政治安全挑战，以整体的人类利益和价值为导向，促成新的思想理念与全球层面的政治架构顶层设计的诞生。
大数据通常定义为一个企业或组织对其所创造的海量结构化、半结构化与非结构化数据的存储和分析，其目的在于从复杂的数据中找到其关联、规律，并加以利用。大数据正以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。
最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 业界（IBM 最早定义）将大数据的特征归纳为4个“V”（大量Volume，多样Variety，价值Value，高速Velocity），或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）；第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
政务大数据治理融合平台是突破传统政务信息化项目建设思路, 打破独立单一系统应用壁垒, 重塑数据归集渠道和模式, 凝聚纷繁散落的碎片数据, 采用国际领先的大数据质量管理核心技术, 利用集约化建设策略, 结合互联网+、机器学习、人工智能、云计算和可视化技术进行建设。
仓储动线的设计是整个仓储物流中心运行的基础，合理的动线设计才能让仓储系统运转得更加的有效。 在仓库管理中，我们一般认为主要的工作包括：货物验收入库、储存保管、流通加工、备货拣选、出库发货等，而安排这些工序的位置，决定了一件货物在仓库的运动路线。这就是所谓的仓库物流动线。 仓储动线的设计是整个仓储物流中心运行的基础，合理的动线设计才能让仓储系统运转得更加的有效。
从扩容式竞争转向挤压式竞争。调味品行业黄金十年从 2002 年到 2011 年，黄 金十年复合增速在 25%左右，目前调味品行业整体进入缓速增长时代，从扩容 式竞争到挤压式竞争状态。分品类看，酱油一超多强格局已定，复调扩容的同 时行业集中度亦在提升；分区域看，企业可分为全国化运作、跨区域型和区域 型三类，全国化运作企业从各个维度展开综合竞争，跨区域型企业聚焦产品、 渠道、区域某一层面。一线品牌在产品研发、品牌推广、组织执行、客户帮扶、 终端促销等要素优势更强，对二三线品牌形成挤压式竞争。
随着水司供水规模不断扩大，水厂生产运行和管网输配调度任务日益复杂，建立公司级的生产调度系统已经刻不容缓。生产调度系统是集数据采集、监控、分析、决策于一体的高度集成化信息系统，数据采集范围覆盖所有下级水厂、泵站、管网测点和其他运行部门，是公司生产管理的中枢神经系统
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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”。
2025年是大数据技术标准推进委员会连续发布《数据资产管理实践指南》的第九年。本研究报告通过持续跟踪前沿政策、技术趋势与行业实践，从数据价值释放工作主线、数据资源化管理体系、数据资产化实施路径及未来发展趋势等方面形成系统化成果。研究报告深入剖析了数据资产管理在政策合规、技术融合、生态协同等维度的挑战与契机，并结合金融、能源、制造等行业案例，提炼出差异化管理路径策略。旨在帮助企事业单位厘清管理逻辑、优化实施策略，将数据资产管理与业务目标深度绑定，最终实现数据要素向高价值产出的有效转化。
鱼群生长环境监控 利用多种智能传感器实时感知鱼塘水温、PH值、融氧量等指标，为生产人员提供数据分析、 远程控制、自动喂食等功能;
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