艰难的2020年过去了。疫情使全球经济陷入几乎停滞状态，越来越多的企业在2021年将把IT战略重点聚焦于如何将数据转化为业务智能，如何重构后疫情时代平台化业务“底座”，如何布局“新基建”，打造智能物联生态环境，如何保证IT架构的平滑演进与持续升级，以及如何构建创新驱动新动能。
随着科技的不断进步，传统的办公模式也在不断发生改变。办公空间的进化分三个维度，一是由封闭式向开放式场景转变；二是由固定位置向移动办公模式转变；再有就是目前正在持续深入的智能化办公模式。在智能化的空间中，办公的形态也在发生巨大的改变。
6月5日，以“交叉、融合、相生、共赢”为主题的2021全球人工智能技术大会（GAITC 2021）在杭州举行。会上，腾讯优图联合厦门大学人工智能研究院共同发布《2021十大人工智能趋势》（以下简称“趋势报告”），基于双方长期对人工智能尤其是计算机视觉的研究洞察，对自动深度学习、无监督/弱监督学习、3D视觉技术等AI方向发展趋势进行了预测。
近代科学诞生以来，经历了三次科技革命与产业变革大循环，本文概述了人类科学革命、技术革命、产业变革及其分次。面对正在加速演进的第四次大循环，作为通用技术、核心技术代表的人工智能对科学革命、技术革命、产业变革、社会变革带来至关重要的影响，大数字科技产业、大健康科技产业、大能源科技产业构成新科技革命和产业变革的“一体两翼”核心部分，将深刻改变人类生产与生活。
在汉诺威？业博览会开幕前不久。我们与沃尔夫·迪特·卢卡斯（Wolf-Dieter Lukas）？起制定了这个概念，卢卡斯如今已担任联邦研究部国务秘书，已从咨询转向积极塑造政治的？？。在？融危机的印象下，我们希望通过适应性和资源效率，通过雄？勃勃的未来项？，使德国经济更具弹性和竞争？。
数据中台体系涵盖整个数据中台解决方案框架图，既包含数据技术平台，也包含数据开发、数据模型、数据资产和数据产品应用。通过建设数据中台建立数据资体系，规模化服务业务，保证数据质量，更大限度的发挥数据价值。
商用车是在设计和技术特征上是用于运送人员和货物的汽车。从2005年开始，我国汽车行业实行了新的车型统计分类。相对旧分类，商用车包含了所有的载货汽车和9座以上的客车。在旧分类中，整车企业外卖的底盘是列入整车统计的，在新分类中将底盘单独列出，分别为客车非完整车辆（客车底盘）和货车非完整车辆（货车底盘）。
近日，《北京市“十四五”时期高精尖产业发展规划》（以下简称《规划》）印发。2020年，北京建设国内规模最大的12英寸集成电路生产线、8英寸集成电路国产装备应用示范线。国家级专精特新“小巨人”、制造业单项冠军、智能制造示范项目和系统解决方案供应商数量全国领先。
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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?
集团版专为集团型企业打造，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。它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。
在工业数字化转型的浪潮中，中服云工业物联网平台系列产品脱颖而出，为不同规模和需求的企业提供了全面、专业的物联网平台解决方案。该系列产品包含工业物联网平台基本版（SCADA）、工业物联网平台企业版、工业物联网平台集团版、数字孪生版和工业物联网平台设备版，各版本功能特色鲜明，重点突出。助力企业提升设备智能化水平和运行效率生产效率、优化管理流程、增强决策能力。？
Agent（代理）一概念起源于哲学，描述了一种拥有欲望、信念、意图以及采取行动能力的实体。在计算机科学和人工智能领域，"Agent"（智能 体）是一个具有自主性、感知能力和决策能力的实体。智能体能够通过传感器感知其所处的环境，并根据其内部状态和预设的目标，通过执行器对 环境进行影响。智能体的目标通常是在给定的环境中实现特定的任务或目标。大型语言模型（LLMs）的出现为智能代理的进一步发展带来了希望
AI 为许多组织带来了机遇，让他们能够实现智能应用的创新或现代化，并实现了前所未有的效率提升、个性化和见解。借助 AI、机器学习和数据分析，智能应用有望改变企业为客户创造和提供价值的方式。
在数智化转型时代背景下，工程审计正面临“数据爆炸、场景复杂、标准多 元”的严峻挑战。传统工程审计模式依赖人工抽样与经验判断，难以应对海量工 程数据与非结构化社会数据的融合分析，导致审计盲区与治理效能偏弱，工程审 计智能化转型迫在眉睫。
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