数字化转型的三条价值链:西门子认为对于管理运营和数字化都需要评估其在三条价值链.上的表现，即产品生命周期价值链、资产运营价值链、业务履约价值链。评价企业数字化转型状况需要同时考量其管理运营和数字化水平。
通过大数据平台，实现智慧城市数据采集、整合、分析、应用的全生命周 期管理
随着互联网的发展，企业数字化转型迫在眉睫。根据数据显示，全球1000强企业中有67%都将把数字化转型作为企业的战略核心。对于传统企业尤其是传统中小企业而言,数字化转型已经不再是一道选择题,而是一道生存题。
对于公安机关来说，拥有大数据信息化情报分析平台，可以有效的减少警力成本，以最小的警力掌控辖区所产生的信息数据，增强“打防管控服”新型警务模式，维护社会治安的稳定。亦可进行跨省份、跨部门信息流转，共享数据资源，打击不法分子。面对日渐上升的警力成本，以“汗水警务”方式亦或传统式情报管理工具分析及管理情报数据信息，运用新型“智慧警务”平台将大大的提高了工作效率。
“大数据可视化”能够将城市运行核心系统的各项关键数据进行可视化呈现，通过贴合实战，从感官、操作、应用及数据四个维度解决交警个性化需求，构建业务场景深度应用，从而打通数据到决策的最短路径。交通管理者可以根据实战场景，利用各类图表、趋势图、视觉效果将庞杂枯燥的数据展现出来，进而深度挖掘内在数据规律，以此指导决策，助力城市交通健康的发展。
移动电商随着移动互联网时代到来，电商从传统的pc端，转移到移动端，这种以移动端为载体的电商模式，就是移动电商。在许多人眼里，移动O2O进军电子商务，似乎是购物中心，业态感觉自己已经受到电商的严重威胁，希望借此与电商分庭抗礼，通过该方式获得竞争优势。O2O移动电商是线上销售，线下体验，就是线上线下结合的一种经营方式。线上线下同价、线上线下都可以购买。
数据架构模型基于B/S的多层Web应用，采用Mysql/Oracle数据库和JSP、Spring、Hibernate、AJAX技术，利用MVC设计模式将表示层和逻辑层分离。后台使用Mysql/Oracle进行数据库开发，并利用Hibernate技术完成对数据库的封装映射。可配置多套物理表方案，搭建业务语义层（逻辑方案）。
数据描述：对信息对象的内容属性等的描述能力是元数据最基本的功能。 数据检索：支持用户发现资源的能力即利用元数据来更好地组织信息对象建立它们之间的关系为用户提供多层次多途径的检索体系从而有利于用户便捷快速地发现其真正需要的信息资源 数据选择：支持用户在不必浏览信息对象本身的情况下能够对信息对象有基本的了解和认识从而决定对检出信息的取舍 数据定位：提供信息资源本身的位置方面的信息如DOI URL URN 等信息由此可准确获知信息对象之所在便于信息的获取 数据管理：保存信息资源的加工存档结构使用管理等方面的相关信息以及权限管理版权所有权使用权防伪措施电子水印电子签名等 数据评估：保存资源被使用和被评价的相关信息通过对这些信息的统计分析方便资源的建立与管理者更好地组织资源并在一定程度上帮助用户确定该信息资源在同类资源中的重要性
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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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