算力作为数字经济时代的新质生产力，已成为推动经济社会发展的核心力量，对现代生产和生活产生了深远影响。在碳达峰碳中和战略背景下，我国积极推动算力的绿色低碳发展，并促进能源电力领域的清洁转型。在此契机下,算力电力协同成为新时代发展的必然趋势，
随着人工智能技术的蓬勃发展及我国数字化转型的不断深入，各类数字化应用对算力资源的需求持续增长。作为新型信息基础设施的重要组成，算力网络已成为支撑计算、存储以及网络资源按需灵活调度的关键承载底座，其运载力质量对算力运送及调度效率至关重要。2023年10月工业和信息化部等六部门联合发布《算力基础设施高质量发展行动计划》，明确提出提升算力高效运载质量，强化算力接入网络能力，提升枢纽网络传输效率。2025年5月工业和信息化部印发《算力互联互通行动计划》，提出要优化算力设施互联，强化算力通信网络质量监测评估，持续增强网络运载能力。
车间数字孪生参考架构包括物理车间,车间数字实体,车间数字孪生应用,以及各部分间的信息交互,见图1。 物理车间:由车间实体和关联关系组成,车间实体包括操作人员、制造设备、物料、环境等;关联关系包括车间布局、操作流程、工艺流程、物料分配等。 车间数字实体:包括变生数据和数字模型。
一网统管是城市管理的新一代基础设施，也是市域治理实现的支撑骨架。通过一网统管，向上为城市管理者提供分析研判、辅助决策，监测预警、防范风险，联动指挥、行政问效三大核心价值:向下助力社会基层治理，实现街道吹哨、部门报道，基层队伍、高效协作，群防群治、接诉即办、未诉先办。
相较于传统物流，利用大数据、云计算进行自动分拣、集中配送、仓储共享的模式能够节省32%左右的物流成:，提高50%以上的分捡效率。
所谓监督学习，就是先利用有标签的训练数据学习得到一个模型，然后使用这个模型对新样本进行预测。在本质上，监督学习的目标在于，构建一个由输入到输出的映射，该映射用模型来表示。
小白学视觉团队由哈尔滨工业大学在读博士创建，主要成员来自哈尔滨工业大学、华中科技大学、香港理工大学、苏黎世联邦理工等。团队成员研究方向聚焦计算机视觉、图像处理、深度学习等领域，热衷于分享相关领域入门知识、前沿进展等。
“以科技创新引领新质生产力发展，建设现代化产业体系”是2024年中央经济工作会议确定的2025年9大重点任务之一。与2023年中央经济工作会议提出的“以科技创新引领现代化产业体系建设”相比较，一个新变化就在于更加强调“新质生产力发展”在建设现代化产业体系中的重要作用。德勤高科技高成长项目拥有30年历史积淀，被誉为“全球高成长企业的标杆”，旨在发掘和表彰中国持续成长、不断创新、积极承担社会责任的卓越企业。
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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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