汽车产业一定是全球化协作的产业，中国车企加速来到了全球汽车产业重塑的历史关口。走向海外 技术创新是根本,原创性、颠覆性的科技成果。
智能汽车指的是能够感知车身状态及周围环境，快速决策并作出反应的新一代汽车。智能汽车提供驾驶自动化技术，包括感知、预测、路径规划及决策的能力，以提升道路安全并改善驾乘体验。 ？ 驾驶自动化主要分为两类：高级辅助驾驶(ADAS)及高阶自动驾驶(AD)。ADAS（高级辅助驾驶），指协助驾驶员完成各种驾驶任务的技术及功能，驾驶员则需要时刻保持专注。AD（高阶自动驾 驶），指与高级辅助驾驶相比自动化程度更高的技术及功能，其最终目标是实现全自动驾驶，即车辆可以在没有人工干预的情况下运行。
为规范和指导公路长大桥梁结构监测数据分析应用, 切实发挥监测数据在桥 梁超限报警、 应急响应、 养护评估和基础研究等方面的重要作用, 提升桥梁养护管理水 平, 制定本指引。
新中国成立后，我国开展计划经济，快速发展重工业 改革开放以来，我国借助自身土地辽阔、劳力充足、市场庞大等优势，逐渐承接了来自发达国家的制造业
搜索串联承接前后链路 成为品牌营销的关键一环，搜索营销性价比更高近8成广告主将维持/扩大搜索营销预算。
作为世界上最大的发展中国家，中国秉持人类命运共同体理念，为落实联合国2030年可持续发展议程，共建繁荣清洁美丽的世界贡献了中国 力量。中共十八大以来，在习近平新时代中国特色社会主义思想指引下，中国坚持绿水青山就是金山银山的理念，坚定不移走生态优先、绿 色发展之路，促进经济社会发展全面绿色转型，建设人与自然和谐共生的现代化。
大多数技术趋势报告倾向于告诉读者应该关注什么，而《科技棱镜》则不同，我 们更希望帮助您有效地利用所关注的技术。《科技棱镜》试图提供一种观察、分析 和解读新兴技术和趋势的方法，助力您为所在企业做出明智的决策。
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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，
算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程，编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态，积极听取产业界的意见与建议，不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容，适时修订并发布报告的新版本，以更好地推动算力互联网发展。
为更好地推动数据智能服务产业发展，本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势；第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素；第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱；第四部分阐述数据智能服务的产业载体，第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式，最后根据上述研究，从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势，为我国数据智能服务产业发展提供参考。
通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取，包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。
利用人与大数据技术，结合专业的中医疾病、证候/治则知识库、疾病知识图谱等，研发了医用智能处方椎荐系统。它能够无缝植入到医院现有的HIS和医生工作中，不改变医生工作流程，输入患者信息、证候、主诉等信息智能推荐方剂和备用饮片药，医生进行加减化裁即可成方，节省医生诊疗时间，提高工作效率。
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