武虹(中国科协创新战略研究所研究员)：大模型引发的生成人工智能热潮的关键变化特征是通过学习现有数据，创建文本、图像、视频、音频和代码，而不是编程语言。生成人工智能一般是指借助人工智能手段由机器自动输出的多模态内容。其技术本身离不开计算能力、算法和数据的支持。作为人工智能技术输出的结果，它可以与相关行业融合，使数千个行业成为可能。《生成人工智能服务管理暂行办法》规范了生成内容的服务管理，从计算能力（平台）对生成人工智能技术进行了规范、激励和约束算法和数据维度，提高应用过程中的标准化程度，激发多方合作，促进行业未来增长空间的扩大。
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在繁忙的商业分析领域，在机器学习和人工智能的繁荣中，数据可视化是一项被低估但影响深远的技能。它可以将复杂和大量的数据转化为可理解和可操作的见解。它使数据民主化，使组织中的每个人都能访问和理解数据，无论他们的技术熟练程度如何。
持续的实践是改进的关键。通过处理真实的数据集，不断尝试不同的技能和方法，从错误中学习，从成功中获得经验，并逐步提高数据可视化技能。其次，您需要熟悉数据可视化工具。不同的工具适用于不同的需求。学习数据可视化的关键是学习如何使用它们，了解它们的界面、功能和操作模式。
ClayGL用于大型可视化集合和数据，也可用于地理空间映射。然而，该库也适用于需要按需扩展的多用途 Web 应用程序。图书馆为用户提供了高度复杂和详细的图形、示例和教程。
健康管理和预防：智能手表、血压监测器和电子体温计可广泛应用于健康管理和疾病预防领域。用户可以通过这些设备监测自己的健康状况，收集相关数据，并通过智能网关和云平台进行分析。该系统可以根据个人健康数据提供个性化的指导和建议，帮助用户管理自己的健康。
此外，企业需要建立支持数字化转型的数字平台。随着数字化、智能应用的深入，企业对数据集成、交互、共享的需求越来越强烈，迫切需要整合现有信息以适应当今市场的快速变化，因此提出了数据中心的概念，同时实现数据集成、数据处理、数据服务、数据处理等功能，为企业在数字实践中提供坚实的数据支持。该数据中台应具有以下特点：
随着新兴数字技术的不断授权，物流业正成为中国经济复苏的主要引擎，但也推动了大量传统物流企业转型为数字物流。在比较和分析物流行业交易量、商品数量、收入和容量规模等数据指标的基础上，计算各平台的综合评分，选择2023年中国物流技术“前50名”。
