把新一代信息技术充分运用在全球每个角落的电网、铁路、桥梁、隧道、公路等各种物体中，协助政府、港口、机场、火车、超市、学校、医院等系统整合起来，使各地方资源运用更有效率，让城市因此变得更聪明。
云计算（ Cloud Computing ）是创新2.0时代基于互联网的大众参与的计算模式,其计算资源无论是计算能力存储能力都将是动态的，可收缩的，被虚拟化的,尤其重要的是以服务方式提供，可以方便实现分享和交互,并形成群体智能。
中共宁波市委召开工作会议，作出了建设智慧城市的战略决策，并对今后一段时期智慧城市建设工作进行了全面的部署，会上出台了《中共宁波市委宁波市人民政府关于建设智慧城市的决定》。中央媒体对此进行了报道，
随着计算机硬件性能的提高以及面向对象、网络和数据挖掘等主流IT技术的发展，在科技部有关部门的倡导下，目前国内学术界又提出了第4代GIS技术的概念
大变革时代下，新商业文明呼啸而来。 短期看，新冠肺炎疫情是自1918年西班牙型流感以后最严重的全球性公共卫生危机，这场百年一遇的流行病改变了每个人的生活方式，线下实体商业不得不加快转型升级的步伐。 长期看，随着消费升级大潮来临和人工智能技术的落地，零售行业迎来了又一转型升级的重要周期。在商品生产、流通与销售的通路中，每个环节都需要借助新技术来实现改造和创新。
在“十四五规划”的第五篇加快数字化发展建设数字中国，开篇写道“迎接数字时代，激活数据要素潜能，推进网络强国建设，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。”十四五规划中这么重要的东西，那就应该去学习一下。
物联网是通过无线射频识别（RFID）装置、红外感应器、全 球定位系统 GPS、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协 议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以 实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。当 每个而不是每种物品能够被唯一标识后，利用识别、通信和 计算等技术，在互联网基础上，构建的连接各种物品的网络， 就是人们常说的物联网。
电力物联网发展目标是实现电力系统各环节万物互联、人机交互，满足人民美好生活用能需要。目前，国家电网加速推广泛在电力物联网应用，在推进能源生态建设、智慧物联等方面开展57项建设任务，有效带动上下游产业发展，计划到2021年初步建成泛在电力物联网
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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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