适用于工业企业评价其工业互联网平台应用水平与绩效，可为其建设完善工业互联网平台应用基础条件、提升应用能力和水平、切实获取应用成效提供指导。
1、Water Plugging and Profile Control Solutions2、Oilfield Special Equipment Operation olutions3、Rodless pumping lifting Technology program4、Sand control technology program5、Removal amp; Anti-wax Solutions7、Oil Field Digital Technology Solutions6、Water Injection Solutions
实现信息系统应用统一性，提高用户粘性，降低更换率；目前矿山应用系统升级换代快，而且互联互通问题以及维护问题也一直是困扰业务发展的难题。全业务覆盖战略，创造新业务，实现新的用户、收入和利润来源，三轮驱动；占领全业务运营市场份额；（保持既有用户和业务，逐步向与泛安全生产领域的结合区域迈进）
政务互联网平台用宇物联网信息流转、汇聚和处理的应用平台，目前阶段的政务物联网综合应用主要是提供对各类不同信息的统一监控。规则的基本运作方式是一旦系统检测到相应规则事件发生，就在特定时刻检查规则条件，若满足则执行相应的动作。规则和事件由物联网综合应用执行。
针对工程设计及施工的各个节点,进行资料归档及完成实现管理,并建立完善的关键节点审核机制。实现核心业务审批流程网上管理、通过移动审批提高管理效率。办公自动化支持，提供成熟丰富的网络办公系统，实现网络办公。不同信息系统资源整合，实现与U8系统、设备检控系统信息整合，实现系统间的信息共享。
·充分应用人工智能、物联网、互联网、云计算、智慧终端、虚拟现实等技术，以医疗系统、服务系统、管理系统和保障系统等为核心，实现医疗信息全面感知、医疗系统协同工作、医疗信息智慧处理、医疗服务适时个性化推送，最终达到方便医务人员、方便患者、提高医院管理水平的目的。
政府重视支持，“互联网+”催生出巨大的市场。大数据、云计算、物联网带来了新的商业运营模式，打破了线上线下服务边界，无论是餐饮、金融、医疗健康，还是教育、汽车、制造、交通出行，只要与互联网“结合”，都可能迎来颠覆性发展，为投资者和创业者带来巨大机会。作为互联网+的深度应用物联网，更是未来当仁不让的风头浪尖，而工业4.0尤为被关注。
服务器群根据业务的不同分为不同的业务区域,逻辑进行业务隔离。保障安全，防止跨区的越权访问和入侵、病毒感染。根据业务重要性的不同进行分区，可以提供不同的网络服务水平，提供Qos保障
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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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