随着人工智能逐渐深入各行各业，由此产生的风险也 引发 出各种顾虑，导致人工智能应用放缓。所幸的是，这些顾虑能得到有效缓解和应对。 出于对新兴风险的顾虑，56% 的受访 企业表示已经或计划放缓人工智能的应用 。
图像分割是计算机视觉中除了分类和检测外的另一项基本任务，它意味着要将图片根据内容分割成不同的块。相比图像分类和检测，分割是一项更精细的工作，因为需要对每个像素点分类，如下图的街景分割，由于对每个像素点都分类，物体的轮廓是精准勾勒的，而不是像检测那样给出边界框。
脑机接口目前发展迅猛,其应用范围十分广泛。 脑机接口虽然在技术层面发展十分迅速,但在人 才培养方面却存在很大缺口。 基于分布式架构的脑机接口教学系统通过整合理论与实践,实现了算法 提交、测评和反馈等功能,取得了帮助学生实时检测学习成果、支持教师进行针对性指导的效果。
园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此，发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用，建设智慧型现代园区，成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大，信息化对园区推动作用日益明显，园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段，也成为提高管理水平，提升企业运行效率有效途径。
正如在未来价值转移系列前文中所讨论过的，在规模不断扩大且又相互关联的网络中，价值的概念不仅包括实物资产、商品及服务的融合，还包括了数字原生形式，价值的数字表现形式在不断增加。更重要的一点在于，通过用户活动产生的数据价值再次成为了人们关注的焦点，用户对于数据获取和运用权力的提升已成为不可阻挡的趋势。
莱万多夫斯基认为自己是人工智能（AI）的先知。他新成立的异教团体期待着被认为是神一般的科技力量的降临。这种技术偶像崇拜可能是极端的，但是就算他们不相信这种力量眼下就会产生，大多数人也认为人工智能将在不久的将来到来。
当前，现代生产设备正不断朝着大型化和集中化、机电一体化、连续化、高速化、精密化、信息化和综合化等方向迈进，设备的构成更加复杂，功能日益强大，企业设备管理的内容不断丰富和深化，不仅需要先进的维修技术，更需要先进的管理模式与手段。因此，对于设备资产密集型的工业企业而言，企业资产管理系统（EAM）必不可少。
人工智能的概念第一次被提出，是在20世纪50年代，距今已六十余年的时间。然而直到近几年，人工智能才迎来爆发式的增长，究其原因，主要在于日趋成熟的物联网、大数据、云计算等技术。 物联网使得大量数据能够被实时获取，大数据为深度学习提供了数据资源及算法支撑，云计算则为人工智能提供了灵活的计算资源。这些技术的有机结合，驱动着人工智能技术不断发展，并取得了实质性的进展。AlphaGo与李世石的人机大战，更是将人工智能推到了风口浪尖，引爆了新一轮的人工智能热潮。
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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，
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当前，人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口，人工智能正以前所未有的速度重塑世界，为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植，从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断，人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样，未来，随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合，以及海量数据与前沿知识的双重加持，人工智能将彻底突破单一技术工具的局限，蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽，融入千家万户的日常起居，成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
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