增材制造( additive manufacturing，AM)技术最初称为快速原 型（Rapid Prototyping,RP),也称快速成型。是通过三维软件设计 数据采用材料逐层累加的方法制造实体零件的技术，相对于传统的 材料去除( 切削加工) 技术，是一种“自下而上”材料累加的制造 方法。
数据和信息已经成为土地劳动力、资本和技术等传统经济增长要素外，新的推动经济增长和产业变革的核心要素，成为企业竞争力的标志之一。挖掘数据资源，打通数据壁垒，将数据资源作为重要的资产进行管理和运营探索新业态新商业模式。
加速云网融合与算力网络建设:简化网络规划和运营，从云到边缘加速塑造新型网络基础设施满足增长的算力需求 提升运营效益:在算力网络运营全周期发挥关键作用，驱动网络持续变革，协同新技术提升算力网络智能化水平，全面提升安全与服务质量。
为了满足市大数据中心考核要求，以及区委办局数据共享调用的要求，在尚未申报资金的情况下，目前在区信息中心已经搭建的大数据环境如下： 持续为数据目录编制系统提供支持，对接市大数据中心，提供数据目录。 满足市大数据中心的日志交换要求，提供FR、RK办件数据服务。 对接市大数据中心下发数据需求，对数据编目整理、归集，以及日常事务。 市区两级交换平台级联开发，满足区别数据交换业务，市区两级数据交换业务。 维护区别大数据中台平稳运行。
快手业务安全，敌众我寡的歼灭战，快手业务安全
重点介绍前端开发，新的 UI 规范代码示例和代码生成工具
近年来，我们听到越来越多的企业都在推动数字化转型。什么是数字化转型的主要抓手？答案很简单，那就是数据。《经济学人》早在2016年就提出，如果说大数据是未来的石油，那么人工智能就是未来的电。数字化转型的鼓吹者每每以工业时代从蒸汽动力向电力的转型自况，可见创新数据管理之重要。问题是，愿景很壮美，现实却很难。企业内部的数据远没有我们想象的那么清晰明了。
通过管理流程化、规范化、痕迹化、即时化，提高管理效率和执行效率，实现精益数字化管理，为实现智能工厂和智能制造打下良好的基础。
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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，
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当前，人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口，人工智能正以前所未有的速度重塑世界，为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植，从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断，人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样，未来，随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合，以及海量数据与前沿知识的双重加持，人工智能将彻底突破单一技术工具的局限，蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽，融入千家万户的日常起居，成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
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