集中式智能→多形态智能网管集中式数据采集和模型训练→网管/网元设备间数据和模型协同机制重塑网络数据和A1计算资源的分布架构，云边端多形态智能，提高模型训练和响应效率
统一管理平台智能识别动态称重子系统前端设备，主动上报设备类NCE平台统一拓扑显示设备在线状态信息实时监测，智能运维。
海康威视车牌识别板卡产品，采用海康威视自主研发车牌识别技术而实现。该板卡全面整合车牌识别模块，以 SDK 动态链接库及 API 接口函数形式提供车牌识别功能。用户可以基于该 SDK 来开发具备车牌识别功能的业务应用系统。
安全运营的转型主要由以下趋势驱动，1）云资源覆盖：安全运营必须检测并响应整个企业资产（包括云资源）的攻击，2）云遥测处理，本地资源很难满足安全操作对时间敏感的需求
随着人工智能（AI）和机器学习（ML）工具的发展，我们思考信息的方式也发生了彻底的变化。研究产出速率已经大幅提升（新冠疫情便是一个极端例子，仅2020年上半年发表的论文就达28000篇），但我们借助新技术便可以处理海量内容，解决信息过载问题，从中得出洞察，而无需阅读成千上万篇文章。
“碳达峰”方面，截至2020年，全球已有54个国家 的碳排放实现达峰，占全球碳排放总量的40%;“碳 中和”方面，不丹和苏里南已实现了“碳中和”,同 时已有29个国家和地区通过颁布政策或立法的方式 做出了“碳中和”承诺。预计2021年末，占全球碳排放量65%以上、占全球经济总量70%以上的国家 将作出“碳中和”承诺。
2021年开源第？次被写？国家《“？四五”软件和信息技术服务业发展规划》中， 并且制定了未来五年中国开源发展的明确？标；中国信息技术？速发展为开源发展奠定了基础。？前，中国开发者超过1000万，是GitHub上第？？开发者？群国籍；中国开源认知程度较好：开发者对开源模式不同程度的认知超过86%，深度了解开源模式的开发者超过20%；中国整体参与开源核？？群已经从认知期进？？产期， 未来有望成为全球开源的引领者。
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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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