基于随机森林和投票机制的大数据样例选择算法
为适应文明演进的新趋势和新要求，人类必须从根本上解决文明前行的动力困扰，实现能源的安全、稳定、清洁和永续利用。智慧能源就是充分开发人类的智力和能力，通过不断技术创新和制度变革，在能源开发利用、生产消费的全过程和各环节融汇人类独有的智慧，建立和完善符合生态文明和可持续发展要求的能源技术和能源制度体系，从而呈现出的一种全新能源形式。
京东在零售数字化上有不少积累，可以通过技术服务输出服务实体经济，带动产业数字化转型升级，提升全社会的供应链效率。京东科技作为京东服务实体经济、加速产业数字化的核心主体，在其中发挥主要关键作用。物联网技术作为数字化的基础设施能力，在很早开始就得到了关注。2014年起，从家居领域开始，京东已整合统一了集团内部零售、物流等关键领域的物联网技术栈，并在社区、城市、车联、工业等领域对外输出物联网技术能力，广泛服务于实体经济。建设过程中，京东科技IoT团队积累了一些经验，也进行了一些探索，本文分享其中的思考和实践.
通过数据管理平台的建设实现对元数据的有效管理，实现数据的有效治理，实现为持续的数据质量保障、数据可获得性和数据安全性，形成统一、完善的数据治理体系，建立数据资源目录，为数据共享以及对应用建设提供信息资源的发现定位服务。
基于BIM、GIS、矢量图、平面图等多种展示方式，将智能化设备设施统一集成管理，通过图形化集中呈现，提供一个高效、精准、有序的管理界面。 可视化电子地图：可直观看到各系统设备位置及点位参数，监测设备状态并进行相应远程控制；
自上世纪80年代以来，移动通信基本上以十年为周期出现一次迭代升级，随着全球5G网络规模化商用步入快车道，针对6G研发的战略性布局已全面拉开帷幕。目前，全球多个国家和地区、国际组织以及学术界、产业界均开展了6G研究。我们判断，未来3-5年将是6G研发的关键窗口期。 总体而言，全球范围内6G的研究仍处于起步阶段，整体技术路线尚不明确，目前主要在6G愿景目标、应用场景、基本指标、潜在关键技术等方面的研究取得了一定进展。从目前的研究看，6G总体愿景是基于5G愿景的进一步扩展和升级。针对5G在信息交互方面存在的空间范围受限和性能指标难以满足某些垂直行业应用的不足，6G将具有更加泛在的连接、更大的传输带宽、更低的端到端时延、更高的可靠性和确定性以及更智能化的网络特性。 赛迪智库发布的《6G全球进展与发展展望白皮书》，从全球各国6G战略布局、行业龙头企业研究、潜在关键技术、应用场景的最新进展以及面临的形势及挑战等方面展开论述，并提出加快推进我国6G研发的相关建议。
在工业4.0中，智能制造已成为世界制造业的发展方向。世界各国新的先进制造战略使得设计新的智能制造系统的需求日益增加。智能制造系统（SMS）是一个由智能机器、智能材料、智能产品等各种要素复杂耦合组成的多领域物理系统。SMSD是一个复杂的过程，包括对来自多个来源的数据进行建模、分析、挖掘和学习。除了输入需求和过程扰动的不确定性外，设计变量和目标之间复杂的相互作用、耦合、冲突使得SMSD成为一个高度迭代和费时费力的任务。在SMS的数字化设计过程中，SMS可以在数字空间中分解为各种粒度的数字模型，而物理产品和制造过程则存在于另一个物理空间中；因此，映射SMS真实世界的高保真网络模型对于弥补SMS设计阶段和运行阶段之间的差距至关重要。另外，由于SMS与传统制造系统的主要区别在于工业智能，因此与传统的MSD相比，SMSD在工业人工智能模型的设计方面更具挑战性。然而，数字孪生在智能制造系统设计（SMSD）中的发展处于起步阶段。有必要对数字孪生技术融入SMSD的研究进行探索和梳理。本文试图展示如何将数字孪生技术合理融入SMSD，真正促进智能制造的发展。如下图所示，本文综述了基于数字孪生的智能制造系统设计定义、框架、主要设计步骤、新蓝图模型、关键使能技术、设计案例和研究方向。
由于在不司时期,应用不同技术。_与不同厂商合作,建设了不民规模的业务应用系统，导致大量教柔孤岛问题,系统间值也不一致目难以整合，希望通过数联治理和天数察的建设对致编加以融合，解决数据中存在的各种问题并让各系统间数据能够互联百通。
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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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