随着大数据技术的不断更新和迭代，数据管理工具得到了飞速的发展，相关概念如雨后春笋一般应运而生，如从最初决策支持系统（DSS）到商业智能（BI）、数据仓库、数据湖、数据中台等，这些概念特别容易混淆，本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析，便于读者对数据平台相关的概念有全面的认识。
国有企业在数字化转型方面承担了重要的责任和使命。2020年，国务院国资委正式印发《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》，明确了国有企业数字化转型的基础、方向、重点和举措，开启了国有企业数字化转型的新篇章。
人工智能是驱动经济和社会发展的重要力量，具有巨大的应用价值，是各国争相布局的战略领域。本文旨在从宏观和微观两个角度对中美两国在人工智能领域的竞争现状进行了详细对比，分析各自的优势与不足，并对我国人工智能的发展提出有效建议。在宏观角度，梳理和分析中美两国人工智能的政策战略，对比两国国家层面的发展规划。在微观角度，从科研现状、产业发展、人才支撑、硬件基础、市场应用、数据规模六个指标维度比较中美人工智能的具体发展现状以及各自存在的竞争优势。研究发现，美国当前依然保持着世界人工智能发展的总体领先地位，尤其是在高质量研发、高质量人才、人工智能芯片、融资环境等方面具有相当大的优势。中国在研发总量上远超美国，在超级计算机数量、人工智能应用、数据等方面表现更为优异。未来，中国要不断吸引全世界的高精尖人才，制定激励举措鼓励研究人员进行高质量的研究。此外，建立大学、研究机构与企业之间的桥梁，加强三者间的深度交流与合作，加速关键领域的突破。
能源互联网（Internet of Energy）：综合运用先进的电力电子技术, 信息技术和智能管理技术, 将大量由分布式能量采集装置, 分布式能量储存装置和各种类型负载构成的新型电力网络、石油网络、天然气网络等能源节点互联起来, 以实现能量双向流动的能量对等交换与共享网络。
智能交通技术体系庞大，涉及汽车、电子、通信、大数据和云计算等多领域技术的融合[1]。通常智能交通技术体系包括单车智能相关技术和基础支撑技术两部分（见图1）。在单车智能方面，自动驾驶是车辆智能化的技术发展方向；从技术层面看，环境感知、规划决策和控制执行是自动驾驶技术中3个关键技术分支[2]。大数据、云计算和高速移动通信网构成了智能交通基础支撑技术[3-4]。纵观智能交通整个产业情况，国内外传统车企、科技类企业、研究院所以及高等院校认为自动驾驶和V2X技术是智能交通的重要技术方向[5]，均投入了大量的精力和资金进行相关研发，以期占据技术高地。
随着《中华人民共和国密码法》和《国家政务信息化项目建设管理办法》（国办发〔2019〕57 号）的发布，以密码为核心的网络安全的重要性越发凸显。然而，在国内智慧城市的大规模建设中，“重业务、轻安全”的现象普遍存在。密码技术作为智慧城市网络安全的基础与核心技术，从智慧城市密码的应用架构、密码核心技术、防护能力、解决的应用领域、密码应用实践等方面分别进行了阐述，可以解决智慧城市建设中出现的安全性问题， 并重点解决智慧城市建设的数据全生命周期安全、数据安全共享交换与开放、异构身份的统一识别等关键点。
为满足5G架构下移动定位市场的高精度定位特性和需求，提出了基于5G移动通信网络的定位网络架构，重点设计了基于5G信号的高精度定位技术方案。通过技术性能评估证明，利用蜂窝网进一步提升定位精度在5G网络中成为可能。预测5G移动定位的部署趋势将是通信定位一体化、本地化，工业物联网和车联网场景下对高精度定位的需求，将是后续高精度定位重点发展的方向。
财政作为国家治理的基础和重要支柱，既要发挥对数字经济发展的促进作用，也要推进数字经济的包容性和公平性。数字财政是和经济社会数字化相适应的新型财政治理模式。建设数字财政有利于提升财政治理能力与现代化水平，并助力于我国数字经济的高质量发展。首先重点分析了数字化对生产、税收、财政等带来的风险与机遇，然后从数字经济高质量发展角度给出数字财政建设若干政策建议。
没有账户，需要注册
母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
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。
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