设备层：能量收集和变化的需要（PCS、BMS）做支撑； 通信层：主要包括链路、协议、传输等； 信息层：主要包括缓存中间件、数据库和服务器，其中数据库系统负责数据处理和数据存储，记录实时数据和重要历史数据，并提供历史信息查询； 应用层：表现形式包括APP、Web等，为管理者提供可视化的监控和操作界面，具体功能包括能源转换决策、能源数据传输和采集、实时监控、运维管理分析、电能/电能视觉分析、远程实时控制等。
对于核心司机角色，互联网人提供的体验也受到了批评。例如，在一些平台系统中，司机必须打开它 app 只有通过保存，才能获得定位数据的设置，导致许多司机不得不配备手机来打开它 app，另一款手机开导航，这种模式很难长久，也是数据问题的原因之一。
数据驱动：利用人工智能挖掘、分析和可视化数据，从大量复杂的环境数据中提取有价值的信息，找到新的规则和知识； 模型构建：利用人工智能构建高效、准确、可解释的模型和算法，模拟和预测环境中化学物质的行为和效果，支持环境风险评估和管理； 实验优化：利用人工智能优化和指导环境化学实验设计、仪器开发和分析，提高实验效率和质量，降低实验成本和资源消耗； 创新探索：利用人工智能进行创新探索，设计新的功能分子、材料和设备，为环境污染防治、生态恢复和资源回收提供新的解决方案。
例如，Akooda声称是世界上第一个“运营智能平台”。该平台使用人工智能定位、访问和分析组织中分散的各种知识和关键数据，帮助企业跟踪和分析正在发生的事情，并做出更快、更明智的决策。
演讲大纲：本演讲主要从学术角度探讨大语言模型在推荐系统领域的应用和挑战。学术界对推荐系统的研究在很大程度上受数据和平台的限制，主要依靠离线数据进行实验、观察和评估。然而，仅仅依靠离线数据并不能完全捕捉推荐问题的复杂性，导致学术研究中问题的抽象和简化。提出的方法还需要在实际场景的在线平台上进行重新评估，以确定其有效性。在本次演讲中，我将重新审视学术界的数据集、评价方法和对推荐问题的理解，并讨论大型语言模型是否可以作为推荐系统的解决方案。
陈晓峰认为，未来十年，数字技术的逆转将成为供应链的主要逆转因素和核心竞争优势。云平台也将显著降低企业建立互联网系统基础的成本。在先进数据和人工智能的帮助下，物联网和供应链中实时传感器收集的数据将转化为有价值的观点，帮助企业做出智能决策。
加强人工智能与环境化学的交叉融合，培养具有跨学科背景和创新能力的人才； 建立完善的环境化学数据基础设施，利用人工智能进行数据挖掘、分析和可视化； 开发高效、准确、可解释的人工智能模型和算法，在环境中模拟和预测化学物质的行为和效果； 利用人工智能优化和指导环境化学实验设计、仪器开发和分析方法； 探索人工智能在环境污染防治、生态恢复、资源回收等方面的应用与创新。
全面提高政府数字化绩效能力 构建全方位的安全保障体系 构建科学规范的数字政府建设制度规则体系 构建开放共享的数据资源体系 构建智能集约平台支撑系统 全面引领数字政府建设，推动数字化发展 加强党对数字政府建设的领导力度