珠山区政务OA：临湘市政务oa系统中硝烟里的大模型，求变的机器视觉：「数据」决定天花板，「平台架构」是底牌？

珠山区政务oa：临湘市政务政务OA系统中硝烟里的大模型，求变的机器视觉：「数据」决定天花板，「平台架构」是底牌？工，肯定需要以兹鼓励。那么对于工作态度差的员工，企业也不可以袖手旁观，也会采取相应惩罚措施。那么，这样的奖惩管理也需要建俱来的碎片化、样本量少等特点，也对大模型的应用提出了挑战。 大模型这一颠覆性的技术，究竟应当如何应用于工业中，大家还处在相应的探索中。 机器视觉的长期痛点：样本少、时间短、爬坡要求高 在人工智能和机器人领域，存在一个莫拉维克悖论，即对于计算机而言，只需很少的计算能力，就能掌握人类的逻辑推理等高级智慧，但对于人类无意识的感知、运动等低级智慧，却需要极大的计算资源。 这一悖论，在工业领域更加凸显。 在工业领域，用自动化的机器人替代人类，完


中美人工智能大比拼:

《人工智能标准化白皮书（2018版）》指出了人工智能的定义：利用数字计算机或数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获取最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。 目前，基于大数据的人工智能做的工作可以提炼为：从数据中提取信息，从信息中获取知识，通过总结和使用知识而获取智能。在学术界称作data driven的方法。具体过程如下图所示：? 政策方面中美两国政府对ai产业都十分关注，美国一直注重人工智能的研发，早在2013年财政年度，美国政府便将22亿美元的国家预算投入到现金制造业，2015年美国政府对人工智能相关技术的研发投资约为11亿美元 可想美国政府对于人工智能行业的关注。 中国政府也十分重视ai行业，2015年7月“人工智能”被写入《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，将其列为互联网+战略的一部分；2016年3月，“人工智能”被写入国家“十三五”规划纲要；2017

edi与b2b电子商务之间的关系:

在本文中，我们将探讨关于edi和b2b电子商务最常听到的两个问题：edi和b2b电子商务有什么区别？为什么以edi为中心的企业要将b2b电子商务加入到销售和分销战略中？ 首先，edi和b2b电子商务有什么区别？什么是edi？电子数据交换(edi)是指在没有人工干预的情况下，通过商定的信息标准，将结构化数据从一个计算机系统传送到另一个计算机系统。 edi有两个主要挑战：1.edi是一种电子数据传输技术，用来传输合作关系建立后的产品和定价合同信息等。 随着大型企业将关注点转移到客户体验、便利性和自助服务上，b2c和b2b在购买体验上的界限已经变得模糊。b2b电子商务是差异化的关键，使企业能够拓展新的市场，创造效率和新的收入来源。 edi可以在当前平台上补充api功能将b2b电子商务策略整合到不断发展的渠道中，使企业能够为客户创造现代化的订购体验。

腾讯和香格里拉打造的“智慧酒店”，每一个场景都像科幻片:

在深圳福田香格里拉大酒店举行的发布会上，香格里拉（亚洲）有限公司董事长郭惠光女士与腾讯高级执行副总裁汤道生先生共同出席了签约仪式。此次合作，是传统酒店行业与互联网行业跨界合作的积极探索，具有重大意义。 双方基于腾讯领先的技术优势和连接能力，运用云技术、人工智能技术以及社交和支付工具，结合香格里拉集团在酒店和商业领域的运营经验与资源，对酒店传统的服务和运营模式进行数字化和智能化升级，助推传统酒店模式的技术升级和商业革新 同时，腾讯“智慧酒店”解决方案将借助香格里拉的酒店及其高端服务场景，得到不断应用与推广。简单点说就是——腾讯和香格里拉联合打造了一套智慧酒店解决方案，只要接入它，设备就能听得懂、看得见客户的需求。 客户仅需语音发布命令，系统就能成为他隐形的助手，为他处理一切问题。香格里拉集团首席技术官杨建成认为，技术可以辅助世界做得更好，但是并不是世界的全部。 双方还将积极探索数字化与智能化的技术应用在不同商业领域的创新实践，包括香格里拉集团旗下的商场、公寓、写字楼等多元化业态，以及全球超过500家的酒店餐厅等餐饮业务。

特点3.功能4.安装5.使用6.其他中文分词工具:

jieba是一款开源的中文分词工具 github ，“结巴”中文分词：做最好的 python 中文分词组件 jieba (chinese for to stutter) chinese text segmentation 在中国文联荣誉委员、著名书法家沈鹏家中，刘云山悉心了解书法艺术传承发展情况，希望老一辈书法家继续发挥传帮带作用、为弘扬中华优秀传统文化贡献力量。 在中国作协名誉委员、著名少数民族作家玛拉沁夫家中，刘云山赞扬玛拉沁夫为民族文学发展做出的成绩，并与他就加强少数民族文艺创作、繁荣中华民族文艺园地进行探讨。 文化界知名人士对习近平总书记和党中央的亲切关怀表示感谢，对党的十八大以来党治国理政的新举措新局面高度赞誉，对党和政府重视弘扬优秀传统文化、提升国家文化软实力等部署深表赞同，一致认为文化工作者赶上了好时代 各级党委、政府和有关部门要重视文化建设、关心文化人才，加强扶持引导、多办实事好事，为文化工作者施展才华创造良好条件。中共中央政治局委员、中宣部部长刘奇葆陪同看望。

珠山区政务oa：临湘市政务政务OA系统中硝烟里的大模型，求变的机器视觉：「数据」决定天花板，「平台架构」是底牌？

统的奖惩记录功能。登录政务OA系统，进入人力资源模块，点击展开下方的奖惩记录，界面出现三个组成部分，分别是：记录列表、奖励记录、惩罚记录。一、记录列表：这里是所有奖惩记录的汇总，在里面可以看到所有奖励、惩罚的信息。 也可以进行目标查询工作，选择单位员工或奖惩周期，即可查询。 点击发布信息，填写好相关内容，特别是工资月份与奖惩金额，有奖惩金额的一定要填写正确，它会自动核算进填写好的工资月份里。 二、奖励记录：这里就是记载着所有的奖励记录，并可以进行目标查询。 三、惩罚记录：这里就是记载着所有的惩罚记录，并可以进行目标查询。政务OA软件！专业OA办公软件开源服务提供商，采用php+mysql开源语言，一直致力于应用管理软件基层研发，现己推出企业、政府、集团、大模型时代，企业的自我革新是一项系统性的工程。 作者 | 路遥 编辑 | 余快 如果问最近哪个行业最热，无疑是大模型。 chatgpt的落地证明了，大模型已经能够针对任务进行场景化应用，离用户更近了。 当一批类chatgpt的通用大模型层出不穷时，另一批参与者着眼于“更容易落地”的行业垂直大模型，也走到了舞台中央。 机器视觉作为大模型重点应用的垂直领域，必将从这场技术革命中受益，但工业场景与生俱来的碎片化、样本量少等特点，也对大模型的应用提出了挑战。 大模型这一颠覆性的技术，究竟应当如何应用于工业中，大家还处在相应的探索中。 机器视觉的长期痛点：样本少、时间短、爬坡要求高 在人工智能和机器人领域，存在一个莫拉维克悖论，即对于计算机而言，只需很少的计算能力，就能掌握人类的逻辑推理等高级智慧，但对于人类无意识的感知、运动等低级智慧，却需要极大的计算资源。 这一悖论，在工业领域更加凸显。 在工业领域，用自动化的机器人替代人类，完成一个简单的动作，存在极大的瓶颈。 以摁压、扣接这类精密组装的动作为例，人类可以在手指不做出明显向前位移的情况下，仅通过肌肉的弹力或指尖的触感出色完成工作；但对于机器人来说，仅为了完成这一简单的动作，就需要进行大量的计算。 不仅如此，由于工业各细分领域千差万别，每一项固定工序背后都需要进行大量的计算，这些训练工作叠加起来的时间和成本，是企业难以负荷的。 当下，小样本学习技术、预训练、预适应，是目前阶段最适合工业场景的，这源于工业实际应用场景的严苛要求：样本少、时间短、爬坡要求高。 样本量少是工业领域的典型难题。 很多情况下，工厂里的边缘ai应用，缺少丰富、多样化的产品样本，并不利于进行模型的训练。 “缺陷检测场景中，工厂里会有很多正常的好样本，但异常样本的积累，通常要花几个月甚至半年的时间。”凌云光知识理性研究院副院长全煜鸣告诉ai掘金志。 假设一款新手机即将发布，前期模组生产已经耗费大量时间，最终组装仅剩两三个月，很难在这段时间中积累到足够的异常样本。 要在获取的样本极少，而产能爬坡要求极高的情况下，让整个产线适应新产品，就会对小样本、预训练、预适应提出极高的要求。 对于小样本来说，模型上面需要有极其严苛的适应性，数据上面要有很好的增广能力，要具备在样本少的情况下，增广样本给自己的模型做训练的能力。 寻找共性，是增广样本数量一个较为常用的办法。有一些缺陷，在某几个行业是相通的，比如中框、结构件的外观检测和手机整机的外观检测，再比如锂电和光伏的外观缺陷检测等，都存在一定的相通性。 “凌云光建立了拥有500万样本的专用工业数据集，可以对缺陷的机理进行研究，再加上深度学习和人工智能算法平台f.brain，能够使得预训练模型和积累的工业数据集，有比较好的样本扩增的功能。”全煜鸣接着补充道：“生成缺陷只是第一步，还要兼顾与场景融合过程中的科学性，才能够保证小样本缺陷图增广的有效性。” 预适应和小样本一样，其目的在于使相关模型具有更好的精度和更广的适应范围，以满足不同工业场景，从而在一定程度上缓解产品在实验室中表现稳定，一到真实产线上就“歇菜”的普遍问题。 一边，工业场景对小样本学习技术提出了高要求；另一边，工业场景对产品的要求也日益提高。 首先，生产的精度要求越来越高。 宁德时代的倪军教授曾提出“极限制造”的概念，表示工业领域做到6σ（每百万个产品里头有一两个不良品）远远不够，而是需要做到9σ-12σ，即对不良品的要求上升到十亿级，每十亿个产品当中，只允许出现1-3个不良品，这对机器视觉厂商是个极大的挑战。 其次，3c制造领域、汽车、印刷品等行业的升级，对产品良率和产品形态提出了更高的要求。 在此过程中，怎样将物理世界的缺陷，通过摄像头感知到光电领域、数字领域，并对不同类型和程度的瑕疵进行科学分级，最终定义良品与不良品，实际上是一个难题。 这是因为，无瑕疵的产品几乎不存在，所谓的良品来自于人们对其的定义。 比如，苹果和富士康通过三级质量分级完成了对于良品的定义，为其提供视觉感知系统的凌云光，则对标人眼感知，将缺陷细化分级为十级，以此针对不同客户的质量要求，通过微调来满足需求。 这一切，都建立在一个前提基础上，即有一套能够精确感知缺陷的视觉系统。 其中有两大挑战，一个来自于数据，一个来自于平台架构。 to b 丛林探险，向场景要什么样的数据？ 人工智能由两个部分驱动，一是数据，二是模型。 数据的重要性，正如ml（machine learning）大牛吴恩达提出的著名“二八定律”：80%数据+20%模型=更好的ai。 随着预训练大模型技术的发展，对于数据质量、数量和多样性的要求越来越高。 从样本中积累行业知识、场景知识是一条重要的路径。以显示屏裂纹检测为例，只有掌握了相关缺陷和产品物理位置的关系、物理形态上是否垂直于边缘、不同位置产生缺陷的概率等数据，才能够打造出好的预训练模型。 但要获取到精准的数据，却并不容易。 一是数据的完整性问题； 二是数据的维度单一性问题，检测点获取到的数据以及制程点的人机料法环测数据，能否从逻辑上实现闭环建模； 三是做知识抽取和知识沉淀时，实际上获取到的结论在验证阶段仍会出现偏差，需要更大数据量的验证； 全煜鸣坦言，即使是有着20多年行业积累，已经拥有数十亿级相关样本的凌云光，在数据获取过程中也依然面对上述的挑战。 在全煜鸣看来，减少上述问题带来的影响，需要做到精准感知和数据获取的标准化。 精准感知是对器件提出的要求。 照明系统、感知元件、光学传递相应的镜头以及待测目标，都要能够做到相关的标准度。只有在模块级做到精准，才能够在系统级的度量达到成像性能的一致性。 对于照明系统来说，辐射通量、光谱信息、时间的稳定性、温度的稳定性等度量指标，要能够在模块级进行测量和度量；对于感知元件来说，灵敏度、量子的效率、暗噪声、动态范围，也要能够进行精准的度量、调节；对于被测目标，要能够完整的对光电成像的过程进行物理建模和理论分析。 数据的标准化是从维度上说的。 比如对一个产品进行质检，其维度包括整体产品数据、瑕疵数据、产品履历、不同制程段的检测结果等各个方面，既有图像数据又有文本数据，有结构化数据和非结构化数据。 但需要注意的是，并非所有数据都有价值，数据的标准化过程，需要舍弃那些永远无人关心的沉默数据，留下有用的数据。 “数据的标准化是一个系统性的问题，对数据的单位、背景条件、存储都应该有相应的标准。比如，数据需要以什么样的形式存储下来，是不是要有产品的大图，有缺陷的小图用什么格式定义，在什么地方可以获取到等。”全煜鸣介绍道。 实现数据标准化只是第一步，在此基础上，还需要进一步实现数据的精准化，以及数据知识化。 数据的精准化，指的是能够重复获取的、稳定的、客观的数据。实现精准的数据，是挖掘到带有工艺知识和场景的知识化数据的基础。 以手机维修产线为例，维修不同产品过程中产生的数据，其实就包含了对手机或者手机主板怎样进行下一步检测的知识。最终将维修记录整合成标准操作流程的过程，就是将一般数据变成带有知识沉淀的数据的过程。 将带有知识沉淀的数据，用到知识图谱和大模型上，可以帮助终端客户缩短整体业务流程。 比如，富士康主板维修严重依赖于有经验的工人，但制造业人力供应链存在不稳定的弊端，对于富士康产线的工人来说，离职率会达到100%以上，尤其是一些有经验的工人很难被留住。相应的，老师傅的知识和经验也会跟着人一起走。 “通过知识图谱将大模型拓展至主板维修环节，过去 1500 步工序才能搞定一块主板，现在 15 步就能完成，产线 upph 足足提升了37%，让一线维修工真正可以‘入职三个月，五年老司机’。” 从标准化数据，到精准化数据，再到带有工艺知识的数据，三者之间层层递进，而数据自始至终都是穿插在中间的一条重要主线。 向平台化架构要体验 机器视觉设计多个学科，其复杂性导致通用性差，且高度依赖数据驱动。 在全煜鸣看来，机器视觉到今天，依旧像一门民间艺术，光、机、电、算、软各自为战，从成像的硬件，到成像的方案，再到算法软件平台，并没有形成一个整体的解决方案。 与此同时，随着大模型时代的到来，要把数据处理好，对技术架构带来全新挑战。如果没有全新的技术架构和全新的解决方案做支撑，就会出现技术投入越大，复杂度越高，但可持续性越弱的问题。 基于此，行业在思考如何高效地利用数据迭代模型的同时，也越来越重视技术架构的创新。 不过，企业在技术架构的搭建过程中，需要注意两个问题。 首先，要警惕脱离具体场景诉求谈技术架构，要基于业务搭建技术架构、平台，否则就是做无用功。 做架构的第一件事，是把需求捋清楚，把业务目标捋清楚，然后才有可能找到合适的方案。 据全煜鸣介绍，为更好做到从场景中来回到场景中去，凌云光将技术规划和产品规划分成了三个部分。 第一部分是目前已经落地应用的解决方案，比如2d视觉、3d视觉的量测、检测方案，思考怎样提高效率、提高精度，降低整体对端侧算力的要求。 第二部分是在一些新兴，短期有落地应用机会的创新方案上，领先行业半步，进行人才补齐等资源投入。 不过，全煜鸣也提到，“因为不能脱离客户的实际需求做研究，因此判断怎么样才是技术上提前半步，是比较难的。” 第三部分是针对超前的研究，进行提前布局。比如，凌云光三年前开始进行大模型和知识图谱的能力构建，提前将整体的技术框架进行落地。 也就是说，对于不同时期或者不同成熟度的解决方案，应当能够分梯次落地应用，并且做到一个闭环。 其次，当前构建的架构要有足够的灵活性，能应对未来的变化，保持旺盛的生命力。 也就是说，要具备能够诞生多个可模块化快速复制的集成用例，并且在平台化的技术架构基础上设计横向快速复制的方法。 一个既支持现在，又能支持未来的架构，不仅可以避免重复建设，节约成本投入，还可以更好地得到综合成本的下降。 技术架构走向平台化是重要趋势之一，凌云光2018年左右开始向平台化方向转变，时隔5年，到今年又发布了全新的kingkong技术架构，包含视觉、数字基准、大脑、自动化和驾驶舱五个部分。 在全煜鸣看来，kingkong技术架构的特征可以概括为三点： 对于视觉领域，是一个科学的标定和图像的科学评价，整体系统的一致性非常好； 在数据层面，有精准的数据，并且是带有知识的数据； ai 模型上，是数据加知识的双轮驱动。 对于凌云光而言，这些技术为平台构建了丰富的、有差异化的平台功能与服务，提高了基础技术能力，为业务的安全、稳定、高效运行提供了保障。 对于客户来说，一个更具有一致性的技术架构，更能帮助提升缺陷产品的检出精度，加快交付，从而带来生产效率的提升，拉动产能。 一般而言，新设备进入工厂要经过npi新品导入，之后便是产量和质量爬坡阶段。这个阶段越短，客户就越能省下更多物料和人员成本，更快进入大批量生产阶段。 “kingkong技术架构调整后，能够让手机的中框、顶框、底框的外观检测，到手机的整机外观检测，交付时间缩短。并且这样的解决方案，能够拓展到锂电外观、圆柱外观检测上。”全煜鸣介绍道。 垂直大模型叩响工业大门，颠覆性技术随时可能发生 人工智能领域的发展突飞猛进，大模型将对全行业都将产生颠覆性地重构，已经是业界共识。 在工业领域，从生产优化到供应链管理，从质量控制到创新设计，大模型正逐渐改变着工业领域的运作方式和业务模式。 然而，工业领域的复杂性和专业性，决定了通用大模型无法直接应用，尤其在一些要求高精度和领域专业知识的领域。 面对种种挑战，能针对行业细分领域提供更精确、可解释、安全和定制化的解决方案，比通用模型更具优势和适用性的垂直模型，受到越来越广泛的关注。 通用大模型虽然在多个领域都表现出色，但并不具备深入的领域专业知识。 以工业质检领域为例，产品质检涉及到大量数据和复杂的图像、声音、视频等信息，要求模型能够准确地识别和分析各种缺陷和问题，甚至是微小的变化。 但是，通用模型很难在短时间内学会这些领域知识，也很难捕捉到产线上工艺流程和设备运行等细节。 垂直模型具备专业知识，能够更好的理解和处理行业数据和任务，并且能达到更高的精度和性能，提供更准确的结果。 工业领域数据的稀缺性和特殊性，也使得通用模型难以应对。 要达到高精度，模型通常需要大量高质量的训练数据，然而在某些工业领域，特别是新兴或者小规模领域，短期内难以积累足够的异常样本，经常出现模型缺乏足够数据进行训练的情况。 此外，工业领域的数据还具有许多特殊性，对大量实时数据、多种类型数据、异常数据的处理和分析，是一项异常复杂的工作，难以被通用模型所理解。 垂直模型则降低了对数据的需求，只需较少的场景训练数据，就能实现高效开发，且定制成本更低。 工业领域讲求实际，对稳定性、可控性的要求极高，垂直模型更能获得客户的信任。 对于工厂来说，需要模型能够提供清晰的解释和推理过程，以便能够理解和信任模型的判断，从而做出下一步决策。 通用大模型通常是“黑盒模型”，内部运行机制较为复杂，难以提供透明的解释，较高的风险使其难以获得客户的信任；垂直大模型则能将其决策过程和推理逻辑展现出来。 安全和隐私问题，是敲开工业客户的最后一道大门。 工业领域的数据庞大且复杂，通用大模型尚难以提供足够的数据安全保障，并且工业领域的生产流程、产品工艺、设备参数等都属于工业企业的敏感数据，通用大模型的在训练过程中必然会接触广泛的公共数据，存在将工厂敏感数据泄露出去的风险。因此，很多企业在权衡风险与收益后，并不愿意将自己的数据提供出来。 垂直模型由于可以在特定领域内进行本地化处理，从而能够减少数据共享和隐私泄露的风险。 大模型的产生让人们意识到，整个机器视觉的解决方案，很有可能被一些极具革命性和创造力的新模型所重构。 全煜鸣坦言，“最近看到很多颠覆性技术，一些原先的技术路径或者解决方案，很有可能会被新技术颠覆。目前，凌云光f.brain深度学习平台已实现工业场景数据、算法（模型训练）、推理为一体的云边端协同一体化平台。首先，通过算法平台进行特定场景的数据增广，模型训练精调，再由推理平台完成对多端多平台的部署优化。” 不过，工业场景对精确度、可靠性的要求极高，现阶段，这些新模型的直接导入应用还存在一定的瓶颈。 在全煜鸣看来，这是时代抛给企业的两个命题，一边企业要沿着已有的路线不停迭代，保证满足客户4个9，12个σ的确定性需求和规格；一边要保持技术的敏感性和兴奋度，警惕会带来颠覆性的新技术。 然而，要打磨出对行业有颠覆性价值的模型，绝不是一项闭门造车的工程。 企业需要在通用大模型基础上，微调行业大模型，最后再精调成相关制造场景的模型。 过程中，企业需要对不同产品和行业特点有深刻的认识；需要有行业高质量数据的积累；有在数据上进行研发、运算及推理的能力；有懂行业know-how的研究员和科学家等等。 这意味着，那些深耕于产业，能触达更多客户的行业场景，更容易从生产线上获取大量行业数据，且已经积累了较多科学精准样本的企业，将更好地满足工业领域的需求和挑战，同时具备更快的技术迭代速度和竞争优势。 结语 chatgpt 带来的热度，就像是将一根针丢进了一片铁屑中，其与各行各业之间的连接，是确定无疑的。 但现阶段，关于大模型应当怎样在工业领域落地，怎样在边端、云端做相应的优化、轻量化，最终怎样做到投资回报的闭环，给工业带来效益，还处在相应的探索中。 这一过程中，充满着无数的变数，很难评判哪一家公司更有可能胜出。 但可以确定的是，市场竞争的核心将始终围绕一个词：真实需求。 接下来，在机器视觉领域，能在包括光学相机成像系统、软件和算法等ai技术上，做出对客户的提质增效、降本减存有数量级和革命性帮助的解决方案，将获得更大的加速度。如果您有更多关于机器视觉的故事和看法，欢迎添加作者微信moon_ers进行交流。 推荐阅读 大模型做通用 or 垂直？中小ai公司的「生死抉择」 大模型带来的「技术平权」，能否普惠到中小企业数字化转型？

东京大学研究人员使用人工智能来预测放射性碎片的扩散:

由takao yoshikane领导的团队，一位专门研究区域地球系统建模的项目讲师和发表在科学报告期刊上的论文的主要作者，在多年的天气模式数据上训练了神经网络，以预测放射性排放可能采取的路线。 令人印象深刻的是，当团队调整冬季天气模式的参数时，该模型预测扩散至少85％的准确度提升到95％。? ai模型预测放射性物质的传播“在预测未来30多个小时时，这种方法的准确性并未降低，这在灾难情景中非常重要，”yoshikane表示，“这使当局有时间在受影响最严重的地区安排疏散计划，并向特定地区的人们发出关于避免食用新鲜农产品和服用碘化钾的指导 人工智能模型可能有助于政府规划未来的灾难。目前，由于当今模型的准确性有限，日本政府已表示不会使用模型预测来确定未来的疏散路线。 研究人员写道：“为了降低接触风险，政府应该在发生放射性沉积时尽早发出有关水的消耗和农产品分销的警告，但是，如果没有可用的预测，采取适当的行动是具有挑战性的。”

腾讯搭了个410亩的积木，还要养100万只机！:

这里，腾讯云要出来“澄清”一下： 要养100万只“机”是真的，但搭占地相当于40个足球场大的积木只是第一步，腾讯云未来还要搭更大的积木。 养机？搭积木？到底怎么回事？？？ 不仅建得大和快，清远数据中心里面也用上了腾讯最先进的技术和产品： 腾讯云首款自研星星海服务器，用上了！ ? 另外，数据中心内还设置有巡检巡逻和上下架机器人、腾讯觅踪智能安防管理系统，大幅简化运维流程并减少人员操作失误风险。 节能环保技术，用上了！ ? 清远数据中心内采用了间接蒸发冷却、hvdc+市电直供、冷热通道隔离、优化气流组织、太阳能供电等节能技术和系统方案，并充分利用自然冷源等的办法，最终数据中心pue（数据中心消耗的所有能源与it负载消耗的能源的比值 同时，在腾讯清远云计算数据中心开服仪式上，清远市人民政府也与腾讯签署了深化战略合作协议。未来，双方将在智慧城市、数字政府、数字乡村以及工业互联网等方面展开合作，加强清远市数字化整体水平！

【黄埔】关于开展广东省2018年高企认定工作的通知:

“省网办平台”）和广东省科技业务管理阳光政务平台（网址：http:pro.gdstc.gov.cn，以下简称“省阳光政务平台”）完成注册登记，详细操作流程请看附件2-附件5。 注册的单位名称、统一社会信用代码、企业注册号（国家高企工作网上注册后获取，长度为19或22位）等须与国家高企工作网一致（注册指引见附件2）。3.省阳光政务平台注册。 企业在国家高企工作网注册获取用户名和密码后，须在省阳光政务平台上再次注册。注册的单位名称和系统注册号必须与国家高企工作网、省网办平台一致。 每个企业只能在省阳光政务平台注册一个账号，已在原广东省科技业务综合管理系统注册过的企业无需重新注册，直接使用原来的用户名和密码登录（注册指引见附件3）。 .关于开展广东省2018年高企认定工作的通知.pdf附件2.省网办平台注册指引.pdf附件3.省阳光政务平台注册指引.pdf附件4.省阳光政务平台注册注意事项.pdf附件5.帐号绑定操作指引.pdf附件

1分钟链圈 | eos逆势上扬，领涨市值前十加密货币！比特大陆投资人工智能领域:

，它太不稳定公司比特大陆投资人工智能领域食品安全区块链实验室akre获800万天使轮融资创业公司试图通过区块链创建html5区块链平台全球daniel larimer（eos创始人）在github发文解释用户名注册问题韩国跟随 年实际上还处于区块链的普及和早期应用探索阶段三大交易所比特币余额单日增加3.8万个，增幅为8%到2018年年底整个比特币网络的耗电水平可能占到全球总量的0.5%eos逆势上扬，领涨市值前十加密货币恭喜你 （巴比特）2.央行数字货币研究所所长姚前：完善区块链治理机制，更好服务于实体经济中国人民银行数字货币研究所所长姚前表示，未来在中心化和去中心化这两个极点之间，将会存在一个新的领域，各种区块链系统拥有不同的非中心化程度 （金色财经）8.韩国将跟随g20政策统一加密货币法规据报道，韩国政府计划根据g20制定的政策，软化其加密货币规定，以制定统一的法规。 具体地说，系统通过反复地对网络进行随机抽样，并将正确的节点引导到相同的结果。（巴比特）10.智利国税局明确数字货币税收规则据彭博报道，智利国税局5月14日发布数字货币税收指导。

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