所谓协同，就是指协调两个或者两个以上的不同资源或者个体，共同-致地完成某一目标的过程或能力。协同性高的业务是指依靠一个相对稳定的属性接近的群体能够达成目标的业务模式，例如:建筑设计、高考命题； 协作是指在目标实施过程中，部门 门与部门门之间、个人与个人之间的协调与配合。协作应该是多方面的、广泛的，只要是一个部门]或-个岗位实现承担的目标所必须得到的外界支援和配合，都应该成为协作的内容。一般包括资源、技术、配合、信息方面的协作。实际工作中协作性的业务类似于:工程施工，市场活动等等；
移动物联网产业联盟以全国物联网产业相关单位为主体，集聚国内140余家物联网龙头企业、科研机构，形成集研发、制造、认证、测试、培训、服务为一体的产业体系，共同推动技术革新，支撑政府决策，加速物联网产业发展。
"互联网+"代表一种新的经济形态,即充分发挥互联网在生产要素配置中的优化和集成作用,将互联网的创新成果深度融合于经济社会各领域之中,提升实体经济的创新力和生产力,形成更广泛的以互联网为基础设施和实施工具的经济发展新形态。
习近平总书记在网络安全和信息工作座谈会上的重要讲话，为互联网发展和网信事业指明了正确方向、提供了重要遵循。做好新形势下的互联网工作，要以讲话精神为指导，贯彻“以人民为中心”的发展思想，增强“阵地不能丢”的忧患意识，抓好“扬正抑负”工作，做到善建善治、善管善用，让互联网这个最大“变量”释放最大“正能量”。
智慧社区： 指的就充分借助物联网、传感网，网络通讯技术融入社区生活的各个环节当中，实现从家庭无线宽带覆盖、家居安防、家居智能、家庭娱乐、到小区智能化为一体的理想生活。 智慧社区的“绿色内涵 ”： 以信息化为驱动，推动社区生态转型，旨在通过先进适用技术应用和开发建设模式创新，综合运用信息科学和技术、消费方式、决策和管理方法，挖掘社区范围内外资源潜力，建设生态高效、信息发达、经济繁荣新型现代化社区。
LifeSmart 是智能家居及楼宇一站式解决方案的践行者。 将移动互联网和智能家居及楼宇完美结合，公司2014年 迅速完成了在智能家居楼宇领域的全产品线布局，在无 线覆盖、双向实时反馈和智能联动等技术方面实现了突 破性创新。 整个系统从用户体验、稳定性、可靠性、实时性及智能 联动灵活性等方面都做到了全面领先。
？智慧楼宇平台聚焦楼宇管理智能化场景，平台的建设是符合技术的发展方向，符合政府的指导方向，符合智慧城市的服 务升级理念。 ？在物联网、大数据、人工智能作为新一代技术革命的背景下，推动智慧楼宇建设是必由之路。
系统完整是基础 ；智慧城市是一个有机体，人和一个系统的缺失都会导 致城市管理进入无序状态。 智慧住建很重要；“智慧住建”承担着这一有机体的骨骼（道桥）、呼 吸（园林）、循环（管网）、消化和泌尿（排水）等 功能，是“智慧城市”尤其重要、必要的组成部分。 智慧住建是保障；“智慧住建”各部分功能的优化和协作能力的 提升又能极大地提高“智慧城市”的城市管理 效率和效能。
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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”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
2025 年，人工智能正式迈入 “智能体元年”，AI Agent？成为驱动产业变革的核心力量，硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。
机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面，两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工，针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效，但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工，而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差，因为有时候深度学习虽然能有好的表现，但是我们并不知道他的原理是什么。
2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点，AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力
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