文章以英国政府开放数据平台data.gov.uk交通数据为调查对象，从发布机构、主题、格式、许可协议与开 放级别4个方面调查该平台现有902个已发布的交通数据集的建设情况；从API设置和APP开发两方面掌握其交 通数据的应用情况；从数据请求机构、主题、原因和结果了解公众对交通数据的潜在需求。在调查基础上总结da？ ta.gov.uk平台交通数据建设与开放的经验与不足，为我国政府开放交通数据以推进智慧交通建设进程提供一定 的启发。
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本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
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。
从260年前的第一次工业革命，到以人工智能、大数据、物联网为代表的数字技术驱动的第四次工业革命，人类社会经历了蒸汽时代、电气时代、信息时代，并正在处于智能时代之中。每一次的跨越式的进步，都是由技术变革带来生产力的大幅提升，并催生出全新的行业，全新的生态，推动着时代不断向前。
大模型发展与中国力量 大模型基础原理与技术架构 大模型的实战应用三板斧 目年 05 06 商业价值释放的三层金字塔 个人进化论:AI时代的生存法则 结语:决胜大模型时代的“三原力'
从业务支撑度、组织覆盖度、标准化程度、业务协同度以及实用化程度5个维度出发，对化学应用系统进行评估 现从业务支撑度、组织覆盖度、标准化程度、业务协同度以及实用化程度5个维度出发，对化学应用系统进行评估 现
像 DeepSeek-R1 这样的大型推理模型(Large Reasoning Models)标志着 LLM 处理复杂问题方式的根本性转变。DeepSeek-R1并非直接针对给定输入生成答案，而是创建详细的多步骤推理链，在提供答案之前似乎先对问题进行“思考”(thinking)。这个推理过程对用户公开可见，为研究模型的推理行为创造了无限机会，并开辟了思维学(Thoughtology)这一领域。从 DeepSeek-R1 推理基本构建模块的分类出发，我们对 DeepSeek-R1的分析研究了思维链长度的影响和可控性、长上下文或混淆上下文的管理、文化和安全问题，以及 DeepSeek-R1在认知现象(例如类人语言处理和世界建模) 方面的现状。我们的研究结果描绘了一幅细致入微的图景。值得注意的是，我们发现 DeepSeek-R1 的推理存在一个“最佳点”(sweet spot)，额外的推理时间反而可能损害模型性能。此外，我们发现 DeepSeek-RI倾向于持续反复思考(ruminate)先前探索过的问题表述，从而阻碍了进一步的探索。我们还注意到DeepSeek
规划离不开地图，AI时代的地图表达各类自然要素、人文现象和人工设施的多维分布、多重属性、时空关系及其动态变化，通过实景三维产品形式提供多尺度、多类型时空信息与技术支撑
2022 年科技部等六部门印发《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》，提出加速人工智能技术攻关、产品开发和产业培育，探索人工智能发展新模式新路径，以人工智能高水平应用促进经济高质量发展。2023年工信部等六部门印发《算力基础设施高质量发展行动计划》，提出强化存力高效灵活保障，加速存力技术研发应用，持续提升存储产业能力，推动存算网协同发展。
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