金融企业正在以数字化思维重塑业务流程、产品服务及客户体验。探其背后原因，一方面是新技术驱动为金融机构打破传统的服务和流程、提升客户体验、提高经营能力带来全新的可能。一方面是开放生态来临 , 金融企业开始以客户为中心营造新的生态环境，在开放、合作、共生的关系中寻求关键性的位置 , 从而提升综合竞争力。
数字经济时代来临，金融行业得益于长期以来的投入和建设，其自身业务的数字化能力处于业界领先位置。随着各行各业 数字化的不断推进，出现了更多的数字化外部场景，推动了金融科技围绕着网络化、数字化、智能化等相关方向的技术快 速演进，大大拓展了金融服务的数字化外延，打开了金融服务的新空间。数字货币，移动支付，开放金融等进一步拓展了数字金融的边界。外部边界的变化，数字金融领域的广泛对接，也同时带来与之前不一样的风险和安全需求。而金融行业作为社会经济活动的重要支柱，如果安全得不到保障，将给生产、经营、资产、隐私等方面带来严重损害，直接影响社会稳定和国家安全。因而迫切需要在金融数字化安全领域具备能打硬仗的能力。
当前，新一代人工智能正在全球范围内蓬勃发展，为经济社会发展注入了新动能，并深刻改变着人们的生产生活方式。作为高度数据化的行业，金融是智能技术重塑业务价值的最佳场景之一，在大数据、人工智能、物联网、区块链等一系列创新技术的加持下，正在实现管理模式、运营模式、服务模式的全方位重塑，推动自身向智能化方向快速演进。如今，网络支付、供应链金融、智慧网点、开放银行等概念的兴起，赋予了社会发展更加智慧的金融服务，未来的金融业更将进一步实现全面的网络化、数字化、智能化，金融服务将无感知、无摩擦地存在于社会经济生活的方方面面。
金融信息化建设起步早，业务自动化与管理信息化已在三十年间建立完毕。虽然储备了大量 IT 技术能力。但依旧无法规避业务种类繁多而引起的 IT 资产庞大、架构复杂、整体无法有效联动。造成运维体系割裂，成本开销不可控。无法有效判断投资回报率。更让资本预算支出与管理支出无从参考有效数据。与全新建设云平台相比，现有架构云化难度巨大，技术要求极为苛刻。人行清算总中心全方位无死角调研了北京NPC（生产）与开发测试多个数据中心整体软硬件情况，确定各类业务平台改造云化的具体需求。为后续数据中心整体上云打下坚实基础。
本文探讨了工业大数据在棉纺厂的应用。介绍工业大数据的定义，目前棉纺企业现状及工业大数据的基础。通过介绍智能化设备、生产系统、实时数据采集（SCADA）平台、设备智能监控系统、生产管理系统等方面展开配棉工艺模型分析与探索，结果表明工业大数据在棉纺企业实现数据采集分析及应用，对推进棉纺企业转型升级有重要意义。
近年来，国际产业格局一直面临重大调整，围绕抢夺制造业制高点的竞争愈演愈烈，世界各国结合自身产业发展优势加强战略总体布局和理论方法创新。德国依托雄厚的自动化基础，推进工业4.0。美国在实施先进制造战略的同时，大力发展工业互联网。法、日、韩、瑞典等国也纷纷推出制造业振兴计划。我国也提出“中国制造2025”的发展战略。各国新型制造战略的核心都是通过构建新型生产方式与发展模式，推动传统制造业转型升级，重塑制造强国新优势。与此同时，数字经济浪潮席卷全球，驱动传统产业加速变革。特别是以互联网为代表的信息通信技术的发展极大地改变了人们的生活方式，构筑了新的产业体系，并通过技术和模式创新不断渗透影响实体经济领域，为传统产业变革带来巨大机遇。伴随制造业变革与数字经济浪潮交汇融合，云计算、物联网、大数据等信息技术与制造技术、工业知识的集成创新不断加剧，工业互联网平台应运而生。
精馏塔是化工生产过程中最常见也是最重要的分离设备之一。其性能直接关系到生产装置的投资、产能、质量、能耗及成本。但是传统的精馏塔工艺控制优化，由于模型构建复杂、构建的数学模型通常不完善、存在控制效果不佳、诊断滞后、不能提前预测等缺陷。本文通过研究大数据驱动的建模方式，利用精馏塔历史积累的大量数据进行模型建立，并在有效建模的基础上实现精馏塔的优化生产，可解决目前行业中存在的难题，将为用户提升产品质量、降低生产能耗做出贡献。
2020年，受新冠肺炎疫情倒逼，大数据技术、产品和解决方案广泛应用于监测分析、防控救治、资源调配、复工复产，大数据融合应用新场景大量涌现，在常态化疫情防控和经济社会发展中发挥了积极作用。2021年，随着数字经济政策红利进一步释放，我国大数据产业发展迎来新一轮增长周期，围绕大数据关键核心技术的研发投入持续加大，工业企业将更加注重数据资源管理能力提升，多元主体差异化竞争格局将进一步明晰，大数据与区域经济协同发展将持续深入，数据资产有效运营和价值转化将成为各类主体发展的重要命题。
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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，
太阳能光伏(PV)是全球最广泛部署的可再生能源技术之一，并将在未来几十年迎来快速发展。截至2024年底，光伏发电贡献了年度新增装机容量的77%和可再生能源总装机容量的42%。2015年至2024年，全球光伏总装机容量增长了八倍以上。这种快速扩张是由成本下降、技术创新和效率提升，以及支持政策和激励措施推动的。根据国际可再生能源机构(IRENA)的1.5C情景，光伏发电预计将在实现与<<巴黎协定>>气候目标相一致能源转型中发挥关健作用，到2050年将贡献所需可再生能源总量的50%和可再生能源发电量的37%。
干部是企业实现关键业务突破和规模扩张的核心躯干，高质量、可持续的人才供给是企业基业长青的必要条件。储备、选拔、发展是核心课题，提升企业人才内生性供给能力，是企业发展人才保障的长久之计。
在临床试验环境中，肺动脉高压（PAH）的专门领域需要定 制化护理。不应低估赞助商、主要研究人员（PI）、临床试 验协调员、研究支持人员、医疗人员和勇敢志愿参与临床试 验的肺动脉高压（PAH）患者之间多学科合作的重要性。
高端制造业正呈现规模持续扩张与结构深度优化并行的发展态势。截至2024年底，我国高端制造业上市公司总资产达27.24万亿元，占A股上市公司总资产的6.07%，较2023年末增长6.13%，较2020年末大幅增长68.79%[1]。行业主体数量稳步增加，规模以上高端制造企业数量年均复合增长率达7.3%，资产总额与营业收入双轮驱动特征显著。从区域分布看，制造业正加速由东部沿海向中西部梯度转移，跨区域产业链协作深化，为整体规模扩容提供了空间支撑[2]。近年来，行业增速呈现"高位趋稳、结构分化"的新节奏:2021一2023年复合增速约9.2%，但2024年同比增速回落至5.8%，反映出由规模扩张主导向质量效益主导的阶段性转换。
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