工业互联网通过融合互联网和新一代信息技术与工业系统，提升生产效率、降低成本、提高产品质量,是工业智能化发展的关键综合信息基础设施。工业互联网可实现智能控制、运营优化和生产组织方式变革工业互联网的本质是以机器、原材料、控制系统、信息系统、产品及人之间的网络互联为基础，通过对工业数据的全面深度感知、实时传输交换、快速计算处理和高级建模分析，实现智能控制、运营优化和生产组织方式变革
对于网络安全产业，现阶段国内大部分企业存在不同程度上的安全专业人员无法跟上企业数字化转型的脚步现象，但同时新的网络安全挑战却在不断增加。后疫情时代，万物互联及数字化等技术将持续发展，相关政策法规的制定、整个产业的完善、人才的培养及大众对网络安全重要性的认知提升，相信网络安全生态将得到更为良好的构建。
数字化城市管理系统（简称“数字城管”）是综合运用现代数字信息技术，以数字地图和单元网格划分为基础，集成基础地理、地理编码、市政及社区服务部件事件的多种数据资源，以城市监管员和市民服务热线为信息收集渠道，创建城市管理和市民服务综合指挥系统，通过多部门信息共享、协同工作，构建起沟通快捷、责任到位、处置及时、运转高效的城市管理、公共服务的监督和处置新机制，全面提高城市管理和政府公共服务水平。
加持了通讯技术、新兴互联网云技术、人工智能、大数据与物联网技术、地理信息、数据计算和存储能力、5G、移动应用技术等多种技术的31会议，将会继续努力发展成为会议活动领域的更好的“基础设施”，以效率、效果、体验、洞察等方面为主抓点，全方位提升服务能力，用科技驱动会展企业双线会展的发展。
集团企业财务数据中台系统建设方案
精益生产是智能化基础 拉动式生产导入智能化 智能工厂的技术与工具 由智能化实现持续盈利
教育信息化经过近些年的建设，已经完成了相当数量的教育城域网、教学端等网络与硬件设备建设，教育行业信息化也正在从校园信息化向校园智能化演变。 但各地的信息化建设参差不齐，学校规模、投资以及对信息化认知程度不同，越来越多的学校遇到以下问题: 信息化孤岛问题 教育资源问题
数据快速入湖，分析更加智能，应用更加多样，服务更加开放。 更多企业数据将进入数据湖，来自传统系统的数据和传感器等新型数据资源不断融合，数据孤岛将继续被打破。 随着大数据分析能力的不断提高，人工智能的重要性被逐步提升，当今最先进的机器学习和人工智能系统正在超越传统的基于规则的算法，创建出能够理解、学习、预测、适应，其至可以自主操作的系统。
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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”。
这一年，主流模型在推理能力、多模态支持与应用形态上持续演进，训练范式、算力结构与生态格局亦出现一系列重要变化。与此同时，模型规模扩张节奏放缓，效率优化、推理策略与工程化能力逐渐成为影响模型性能与成本的关键因素。
基础性数据安全保护要求：工业企业应建立健全数据安全管理机制，配备数据安全技术能力。 基础性数据安全保护要求包括安全管理制度、组织机构、人员保障、数据分类分级、权限管理、 系统与设备安全管理、供应链数据安全管理、安全评估、日志留存、安全审计，监测预警、信 息共享与应急处置等十一个方面的要求
聚焦安全影响：从国家安全、社会稳定、工业经济运行、工业生产安全等角度识别工业领域重 要数据。只对组织自身而言重要的数据（如企业的内部管理相关数据等）不属于重要数据
工业领域数据安全风险评估包括合规性评估和安全风险分析两部分内容，其中合规性评 估由正当必要性评估、基础性安全评估、数据全生命周期安全评估三部分组成，重点分析数 据处理活动及所对应的数据种类、数量、目的、方式、范围以及保障能力是否符合法律、行 政法规、标准规范要求；安全风险分析由风险源识别、安全影响分析、综合风险研判三部分 组成，通过综合分析数据处理活动面临的威胁、所采用的保障措施情况以及发生数据泄漏、 损毁、丢失等安全事件后产生的影响范围、程度等因素，综合研判数据处理活动安全风险等 级。
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