自2012年，美国通用电气公司（GE）发布的《工业互联网：突破智慧与机器的界限》白皮书中，首次提出工业互联网这一概念以来，工业互联网在世界范围内得到广泛发展，逐渐成为全球主要经济体促进经济发展的重要抓手。2017年，我国工业互联网在国家政策导向和市场需求引领的双重驱动下，经产业各方积极响应，已初步建立起网络、平台、安全三大体系，形成良好开局，发展成效显著。
近年来，工业互联网平台蓬勃发展，工业互联网技术理念和应用模式逐步被产业各方逐渐接受。在工业互联网平台实践过程中，工业软件等相关产业与工业互联网平台的相互关系也成为社会各界关注的一个热点研究问题。本文从工业软件与工业互联网平台的辩证关系着手，分析了工业软件产业发展对于工业互联网平台的参考价值，并针对性地提出了政策建议。
2016年，中国开始将工业互联网作为工业转型升级的重要发展项目。时至今日，在经历了第一波工业互联网热潮和多年的建设与实践以后，各大企业和供应商如今探讨的话题不再仅仅是互联网平台的搭建，而是更多地聚焦——针对企业生产和运营，如何基于实践构建智慧化的工业互联网业务场景。本文将与大家一起分享基于工业互联网平台的SAP智慧业务场景应用实践。
近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数字经济已成为中国高质量发展的重要推动力。数字经济具有数据化、智能化、平台化、生态化等特征，深度重塑了经济社会形态，引发了数字经济治理的根本性变革。数字经济具有平台化特征，互联网平台模式是数字经济的重要组织形式，数字平台也呈现出与各个行业融合的趋势。数字平台与技术、应用的结合提高了传统企业的精益生产率，降低了创新成本；数字平台降低了新技术研发成本，提高了互联网企业和科技公司软件研发的成功率。数字平台和企业的融合，加速了创新和应用，将开启企业数字化转型新篇章。
德国倡导的第四次工业革命、美国主张的“再工业化”、中国推行的《中国制造2025》正是在国家战略层面去推动实现这一目标。根据德国的CPPS技术框架体系和美国的CPS技术框架，在设备层要构建的工业互联网框架要实现“智能感知、网络协同、敏捷响应、高效决策、动态优化”。
本方案旨在为制造业企业提供一套可靠的智能工厂网络建设方案。方案利用工业物联网、SDN、IPv6 等新兴技术，实现工业场景下人员、设备、物料、产品的海量互联，为工厂实现智能生产、协同制造和柔性制造提供网络支撑。
根据5G需求白皮书，5G的愿景是“信息随心至，万物触手及”，如图2所示。5G的驱动力是无处不在的连接。5G是人与社会连接的时代，不仅是人与人、人与物的连接，也是物与物的连接，使得5G业务类型更加丰富。同时不同业务对网络诉求也不尽相同：移动视频超高速率；可触摸交互式超低时延；自动驾驶和远程控制高可靠、超低时延；移动宽带超高速移动性。
半导体芯片主要有模拟芯片、数字芯片、存储器芯片、分立器件、传感器、光电子器件等六大类别，其中存储器芯片产值占比34%,数字芯片占比37%，模拟芯片占比12%。Killerapplication至关重要，历史上高通凭借整合基带功能的AP芯片成长为全球第一大IC设计公司。人工智能赛道行业空间广阔，有望诞生下一个芯片设计巨头。
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包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应
清华之后，北大也不甘示弱，推出了DeepSeek教程。清华的教程是传媒学院出的，而北大的这份文件是人工智能学院和计算机学院出的，所以总体上内容更加专业、全面和深入，尤其还提到了AI时代工作和技能需求的变化，可以说是不可多得的优质资料。
成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑， 推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政 府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
虽然本文方法实现了锂离子电池在无温度传感器条件下的温度预测，但实际应用中可能存在的复杂工况条件，如不同环境温度、充放电倍率情况下的电池温度预测问题还缺乏深入的讨论，未来的工作将致力于更为复杂情况下的研究。
电力系统灵活调节能力充裕度研究在新型电力系统建设过程中有着重要地位，为了研究这一问题，本文建立了基于形态学分解的电力系统灵活调节能力充裕度分析模型。通过使用某地区实际电力系统运行数据进行仿真验证，可以得到以下结论。
国内智能化安全运营正处在一个充满机遇和挑战的关键发展阶段。A 技术的深度赋能、自动化水平的持续提升、数据驱动理念的深化、应用场景的不断扩展、人机协同模式的探索、云化与 Saas 化的加速、量化管理的普及以及生态合作的深化，共同勾勒出IS0C未来的发展蓝图。企业应积极拥抱这些趋势，克服挑战，构建面向未来的智能化安全运营体系，以应对日益复杂的网络安全威胁，保障数字化转型的顺利进行。
英伟达（NVIDIA）自1993年创立以来，以技术前瞻性和生态构建能力重塑计算产业格局。经历1999年纳斯达克上市奠定资本基础后，公司在2006年推出革命性的CUDA并行计算架构，突破性地将GPU应用边界从图形渲染拓展至高性能计算领域，为后续人工智能革命埋下关键伏笔
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