工业AI研讨会：探讨技术落地与生态构建
在人工智能大模型加速演进、工业互联网持续深化的关键交汇点，工业AI正迎来从技术探索迈向规模化应用的历史性拐点。4月1日下午，由北京光辉世联科技有限公司主办、工业智算产业发展联盟、工业互联网大数据技术工业和信息化部重点实验室工业智算研究中心、中关村智用人工智能研究院联合支持的“面向工业互联网的AI应用研讨会”在北京成功举行。来自政、产、学、研各界的近30位专家与企业代表齐聚一堂，围绕AI大模型在工业场景的落地路径、技术挑战与生态协同展开深度对话，标志着工业AI发展正由“概念驱动”迈入“体系驱动”的新阶段。0
人工智能与机器学习助力运动训练
Fast Talk第44集聚焦耐力训练的最新进展：人工智能（AI）与机器学习（ML）如何革新运动员的训练方法。讨论表明，训练正从“数据收集”转向“预测分析”。以下是访谈的关键要点、科学验证，以及在现有训练体系中的应用建议。访谈嘉宾和主持人描绘了一幅由算法驱动的未来训练蓝图：传统模式：依赖 Banister 模型等基本线性公式（如CTL、ATL、TSB）来评估疲劳。AI 方法：机器学习能够处理数百个变量（包括睡眠、HRV、天气、过去两年的负荷变化、踏频分布等），识别出教练不易发现的复杂模式，从而更精确地预测
AI时代，数据治理的核心任务
数据是AI的驱动力，但这种驱动力也需要管理。自从去年ChatGPT问世以来，整个行业都在高呼“AI赋能一切”。然而，从事AI的人士都明白——如果数据质量不过关，再强大的模型也无济于事。因此，今天我们来探讨一下：在AI时代，数据治理究竟在处理什么问题？很多人认为数据治理就是“清理脏数据”。这其实是一种误解。真正的数据治理涵盖：数据资产整理、质量控制、安全合规、权限管理和生命周期管理……这是一个完整的体系。举个实际的例子——你家楼下的烧烤店老板想用AI预测明天需要准备多少食材。他需要的数据包括：历史订单数据、
全国农业普查条例正式发布
新华社北京3月26日电 （2006年8月23日中华人民共和国国务院令第473号公布 2026年3月20日中华人民共和国国务院令第833号修订） 第一条为了科学、有效地组织实施全国农业普查，保障农业普查数据的真实性、准确性、完整性和及时性，根据《中华人民共和国统计法》，制定本条例。 第二条农业普查的目的，是全面掌握我国农业、农村和农民的基本情况，为研究制定经济社会发展战略、规划、政策和科学决策提供依据，并为农业生产经营者和社会公众提供统计信息服务。 第三条农业普查工作按照全国统一领导、部门分工协作、地方分级