这一理念的发展源流以及对世界范围内区域信息化实践的总结，《创新2.0视野下的智慧城市》一文从技术发展和经济社会发展两个层面的创新对智慧城市进行了解析，强调智慧城市不仅仅是物联网、云计算等新一代信息技术的应用，更重要的是通过面向知识社会的创新2.0的方法论应用。
精数字校园解决方案
过“信息化+自动化”，能实时从生产设备获取数据，各类数据的服务对象也不再局限于设备管理需求，还可服务于生产管理、加工准备、工艺优化等，能为企业创造更高价值。设备预知性维护可通过运转状态、加工工艺等数据建立设备劣化模型数据分析，从而提前消除即将发生的故障。
家居智能控制系统作为小区智能化系统的一个重要组成部分，在进行功能设计、技术路线选择、设备配置时，必须由市场定位确定功能需求，遵循“技术和功能匹配、设备和技术匹配、设备和设备匹配”的原则，从经济性、可靠性、开放性和可持续发展性等方面对产品进行全面评价，摒弃概念和炒作，以实用为核心，让业主真切休验到“智慧家居，随心随意”的生活方式。
区域级旅游电子商务平台、手机APP、网络直分销渠道与景区、酒店、餐馆等涉旅企业的线下业务管理系统无缝对接，实现线上线下一体化服务应用。 建立视频监控，GPS（北斗）定位，智能指挥调度系统实现保障游客安全；对文物、环境保护，确保旅游行业的可持续性发展.。
随着中国机械加工行业的快速发展，比重也在不断地提高，安达发在持续夯实自身技术的同时，聚焦行业核心需求场景，积极携手广大合作伙伴，打造可满足更多行业需求的场景化解决方案，助力制造业数字化转型，成就智能制造发展新动能，实现卓越制造。aps自动生产排程软件供应商能够成功，成长，壮大的基础也正是由于aps产品和服务具有高度的复制使用度，从而实现大规模交付。
目前,BEA Tuxedo广泛应用于银行、金、电信、文趣、帝自环墙多种多样且系统用户在些用户的共同特点是具有复杂、高端的信息管理系统,应用环境多种多样且系统用户在地域上分布很广,其应用通常建立在主机或大规模客户机/服务器系统之上，且业务处理量极大。
国工智能数据大脑数据分析平台是国工智能制造平台中的一部分，通过融合的大量人工智能算法来对数据进行分类、聚类、关联、预测等方向的数据挖掘。能自动预测产销量数据，分析质量问题的原因，分析产品配方和工艺并给出建议等等，并能将分析结果应用到现场的自动化设备和信息系统从而成为企业的智能大脑。
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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，
零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线
基于大语言模型的教育思想实验，其核心学术价值在于构建了一个“计算性社会实验室”:它能够尝试将杜威式的民主教育设想，置于当代复杂的数字社会结构与信息茧房的约束下进行模拟;它也可以探索弗莱雷的解放教育理论，将其转化为可计算的社会动力学模型，观察“对话”与“压迫”在不同权力结构下的演化轨迹与临界点。这种方法系统性地连接宏大理论与经验现实，通过生成可观测、可证伪的理论假设，使得教育研究得以在实施成本高昂、伦理风险巨大的真实世界干预之前，进行高效、低风险的场景分析与风险模拟。
计算机博弈是人工智能领域的重要应用，它以高对抗性的棋牌类游戏项目为研究对象，具有怡神益智、评判客观、挑战无穷的特点。近年来，随着人工智能、大模型等技术的飞速发展，计算机博弈模型能够自主学习复杂的策略和技能、处理更加复杂的博弈任务，成为衡量AI智能水平的重要领域之一。从棋类博弈到电子游戏，机器博弈不仅是技术进步的展示窗口，更是人类智慧与机器智能交互融合的舞台。未来，计算机博弈领域将继续快速发展，技术的融合和创新将推动该领域达到新的高度。
智能工厂项目的数据采集维度往往会细到机台、工位或单个操作者，时间周期上会到秒级，这样导致数据量非常大，比照ERP数据采集量要大上几个数量级。功能规划、数据库选择、应用终端处理性能等都要充分考虑大数据处理和承载能力。
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