美林数据响应国家战略，基于深厚的产业实践与教育洞察，推出了“4E”本科人工智能通识教育解决方案和“4S”职业院校人工智能通识教育解决方案，打造“数据+工具+场景+实践+思维”五位一体的支撑能力，并延伸至专业技术人才继续教育领域，助力高校与企事业单位加快推进人工智能通识教育和复合型人才培养

人工智能技术发展催生了大模型与小模型的协同应用新模式。大模型凭借泛化能力负责需求理解与任务规划，小模型则专注垂直领域实现精准执行。美林数据通过"大模型规划+小模型执行"架构，在工业领域实现效率与精度双提升，如设备故障诊断系统将准确率提高到97.5%。这种分工协作模式代表着AI应用从"单一模型"向"多级协作"的转变趋势，未来将推动更多行业智

本文围绕数据标准落地实践展开探讨，提出数据标准落地的两种模式（引用与检查）及已建/待建系统的具体实施方案，强调通过模型贯标实现业务流程统一。同时剖析数据标准的五大核心价值，包括提升开发效率、优化系统集成、保障数据质量等。最后厘清数据标准与标准体系的区别，指出数据标准包含业务术语、主数据等具体规则，而标准体系则涵盖配套管理制度与规范。文章为企业实现从标准制定到见效提供全链路方法论，强调需在具体语境中

针对当前大型复杂机械结构装配状态检测过程中存在的问题，我们研究了综合人工智能、数字图像处理、机器人控制、装配机理等跨学科领域知识，给出了一种大型复杂机械产品的装配状态检测自动化，并验证了此方法的合理性和可行性。上述研究对解决产品装配安装状态监测模式创新、通过加强过程控制从而提高产品装配的精确度和完成度有重要的技术价值和实际意义。

数据治理经历的时代演变，数据治理各时代演变的历程，合理化推想数据治理的未来

前面《智能制造与大数据——数据共享实现网络化》一文围绕智能制造发展的第二个阶段——“网络化”展开阐述，重点介绍通过主数据标准制定及数据处理等技术保障共享数据的一致性与完整性，从而实现网络化协同的目标。制造的进一步目标是在数字化和网络化的基础上实现智能化制造。本期，我们将继续和您分享“智能制造发展的第三阶段-智能化”。一、无处不在的“智能”应用近年来，随着高新科技与创新浪潮的发展，“智能”二字在我们

针对当前大型复杂机械结构装配状态检测过程中存在的问题，我们研究了综合人工智能、数字图像处理、机器人控制、装配机理等跨学科领域知识，给出了一种大型复杂机械产品的装配状态检测自动化，并验证了此方法的合理性和可行性。上述研究对解决产品装配安装状态监测模式创新、通过加强过程控制从而提高产品装配的精确度和完成度有重要的技术价值和实际意义。

在说主数据之前，我们先来看一个场景：一银行客户向监管部门投诉，说银行泄露他的个人隐私。于是，行长被监管部门训诫，数据老总被行长责骂。但追查下来，其实银行似乎并没有什么错：不同系统里保存了客户的多个手机号码，银行向客户发送其动账信息时，客户的一个“错误手机号码”收到了短信，然而客户不希望该号码看到动账信息，因为该号码可是某个“敏感人”在使用。一个客户，多个号码并存，且其中还含有“敏感号码”。这种现象

可信数据空间正成为数字经济时代的关键基础设施。国家数据局发布的《可信数据空间发展行动计划》提出到2028年建成100个以上可信数据空间，通过共识规则连接多方主体，实现数据安全流通与价值共享。数据治理是可信数据空间的核心支撑，包括数据标准化、质量保障和安全防护三大要素。数据标准作为"基石"，在数据流通、质量提升及安全合规方面发挥关键作用。当前，大模型技术为数据标准管理带来新机遇，

程序监测和异常预警就是来保障系统服务持续可用的两大举措，一方面需要对故障和异常及时发现，另一方面及时通知并提供处理措施和方法，及时处理故障和异常。本文将从架构设计及建设内容两个角度出发来阐述所建设的智能监测体系。系统智能监测与异常预警，主要从三个方面入手，分别是：运行环境监测、服务状态监测、服务性能监测。