5G时代的物联网解决方案
数据治理是指将数据作为组织资产而展开的一系列的具体化工作,是对数据的全生命周期管理。 数据治理体系是指从组织架构、管理制度、操作规范、IT应用技术、绩效考核支持等多个维度对组织的数据模型、数据架构、数据质量、数据安全、数据生命周期等各方面进行全面的梳理、建设以及持续改进的体系。
作为一项云搜索服务，Azure 认知搜索集成了强大的 API 和工具，帮助开发人员构建丰富的搜索体验。不止于现状，微软的研究员们为 Azure 认知搜索“加持”了语义搜索功能，可以让搜索引擎拥有语义排序、语义摘要、语义高亮、语义问答以及自动拼写校正等能力。本文将揭晓这些神奇功能背后的核心技术，涉及关键词包括预训练、图网络、多任务等。本文编译自微软研究院博客“The science behindsemantic search: How AI from Bing is powering Azure Cognitive Search”。
未来已来！ 智慧工厂时空数据平台 是基于微软.NET最新技术、采用业务模块驱动、运用SOA思想进行架构而研发的一 套敏捷开发平台。 用户在平台上可搭建云平台、CPS、MES和ERP等。企业通过平台搭建的应用系统，能实现各系统间信息互访。 平台由基础设备服务、基础平台服务、工业大数据云应用组成。用户通过这三大服务，快速低成本配置符合企业实际需 求的定制业务系统，使用户的事务开发从事务对象开发转变面向配置开发，彻底改变软件的落地方式。
成e行车辆网服务系统是基于智能手机和车辆网终端,通过移动通讯网络实现人车交互,车车交互、人与呼叫中心交互的信息服务系统,其服务宗旨是安全和节省。
车联网的概念与物联网一样由来已久。早先是以车辆之间（V2V）或车辆与服务平台之间的通讯为目标，近年来拓展到车与万物（V2X即车、人、路、设备、平台、等等一切可利用的物体“X”）相联，从而实现在车辆运行中提供不同的功能服务。V2X系统中涉及大量信息采集、交互、处理的技术。同时，伴随着芯片技术的不断发展，车联网数据通讯所追求的即时性以及大吞吐率正在逐步地实现和满足。进一步促进了新一代车联网（V2X）市场的发展。
在《CIAPH第九届医药健康行业信息化高峰论坛》上，原外资药企互联网总监赵春喜以药企数字化营销为主题，向各位参会嘉宾介绍了药企数字化营销的大背景以及具体的实施方法，他分享到药企在数字化的过程中，应当在整个公司范围内制定一个清晰的目标，依托信息平台系统工具来制定数字战略，同时引入运营管理和学术团队，另外，可以通过SCRM整合内外部资源，形成医药数字化营销产品的整体框架，以持续扩大药企的声量。
制定增长举措，是实现增长的“武器库”。当品牌已识别出品类增长规律和核心战场，接下来则应回归消费者自身，思考消费者在购物中所考虑的方方面面的因素，打造消费者在线上乃至全渠道的最优购物体验。论述将围绕以下三方面问题展开：消费者方面：消费者瞬息万变，如何深入洞察消费者（策略人群洞察）？如何基于洞察，明确品牌“安身立命”的核心价值（塑造品牌价值），并通过千人千面的有效沟通高效传递（定制品牌沟通）？货品方面：如何保证品牌的产品布局符合消费者预期，并随需求变化而灵活应对（产品布局优化）？如何确保提供的产品质优（产品创新升级）价美（定价促销策略）？触点方面：线上触点纷繁多样，并叠加线上线下触点融合的趋势，品牌应如何帮助消费者从复杂的信息流中，迅速匹配心仪的产品（线上“完美店铺”）？如何利用最优触点组合（精准营销）传递给消费者线上乃至全渠道（全渠道营销）顺畅的购物体验？
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
滨海蓝碳 红树林 盐沼 海草床碳储量和碳排放因子评估方法 (陈鹭真，卢伟志，林光辉译)，滨海蓝碳 红树林 盐沼 海草床碳储量和碳排放因子评估方法 (陈鹭真，卢伟志，林光辉译)
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大模型是指通过在海量数据上依托强大算力资源进行训练后能完成大量不同下游任务的模型。大模型以其在模型精度和泛化能力等多个指标上超越传统AI模型的表现，以及赋能千行百业的巨大潜力，成为当今世界各国人工智能技术发展的核心方向。
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