对于非主营业务可以选择服务类型，选择服务商家，选择被服务的车主，实现价值为车主提供更加全面的服务，增加客户粘性，深度绑定客户。 顺势发展商家从而集聚多家多类别的商家。 最后形成：十万商家千万车主的汽车后市场超级平台
警务行业是一个移动性、突发性、紧急性较强的行业：一线部门需要实时与数据中心交换数据，随时随地获得交通管理中心的信息支持，用于交通管理系统的无线电通讯显然无法满足这种要求。一种基于移动网络的集通讯、查询、数据上传、人员管理为一体的移动警务系统呼之欲出。
基于“网络教研平台”与“网络培训平台”，通过实现网络教研成果课程化管理的研训模式，打造关注教师教学成长发展的研训统一平台，跟踪业务一线老师日常的业务开展、反馈、评价数据。 基于实际业务系统中的应用数据，最终形成教师专业化成长档案，为教师评估与管理决策提供辅助支持
为各级教育行政部门以及地方政府提供教育管理基础数据和管理决策依据 , 为社会公众提供公共教育信息和教育管理公共服务信息和数据 , 为各类学校提供管理信息化标准，示范引领推劢各级学校基于云服务的信息化管理系统
目前教育信息化主要应用于多媒体教学 、数字资源及电子教务等，尚未形成整合教育教学的应用模式 智慧教育将通过信息技术与教育教学深度融合，以应用驱动为核心思路推动：数字学习、智能管理、精准服务，课内外一体化，为学生、教师增效减负，推动教育教学改革，达成公平均衡教育
把感应器嵌入和装备到教室、图书馆、餐厅、停车场、校门、实验室、会议室、校车、宿舍楼等物体并连接它们，形成所谓“物联网”。并通过超级计算机和云计算服务中心将“物联网”和“软件应用系统平台”整合起来，实现通信服务、教学工作、学习活动、管理工作和学校设施的整体结合。
平台的建设，能够充分利用信息化成果，将更多的纸质资源数字化，为全国的中小学生提供公开透明的教学资源选择平台，建立多种互动教学方式，能极大的解决学生负担过重等问题。平台的建设和发展，能够搭建功能强大的资源共建共享传送体系，把分散的优质资源整合在一起，通过平台以应用的方式分享到四面八法，让不同地域、不同层次的人群能够通过网络来共享这些资源，让偏僻地区的中小学也可以分享到教育发达的县、校的优质教学资源，促进教育公平。
位于智能制造系统架构生命周期的所有环节； 实现系统层级的设备、控制、工厂、企业和协同五个层级，以及智能功能的互联互通； 工业物联网实现了OT和IT的融合的基础。
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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，
算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程，编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态，积极听取产业界的意见与建议，不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容，适时修订并发布报告的新版本，以更好地推动算力互联网发展。
为更好地推动数据智能服务产业发展，本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势；第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素；第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱；第四部分阐述数据智能服务的产业载体，第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式，最后根据上述研究，从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势，为我国数据智能服务产业发展提供参考。
通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取，包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。
利用人与大数据技术，结合专业的中医疾病、证候/治则知识库、疾病知识图谱等，研发了医用智能处方椎荐系统。它能够无缝植入到医院现有的HIS和医生工作中，不改变医生工作流程，输入患者信息、证候、主诉等信息智能推荐方剂和备用饮片药，医生进行加减化裁即可成方，节省医生诊疗时间，提高工作效率。
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