非计算机专业高校落地AI通识教育的实施方案：采用"分层递进+工具实操+专业融合"模式，避免编程教学，聚焦AI应用能力培养。美林数据提出的本科"4E"方案（Explain认知、Experience体验、Explore实战、Ethics伦理）覆盖14大学科150+案例，配套智能化教学平台和师资培训体系，实现零基础教学与专业场景结合。该方案已在多所高校验证，提供从课程设计到持续运营的完整路径，解决非计算

企业部署多智能体常面临“单点能用、协同失效”问题，根源在于业务语义不统一、推理逻辑割裂。解决关键在于构建业务本体——统一OT/IT语义、定义可计算规则、支撑协同推理与闭环执行的底层底座。现状显示，90%企业智能体仅限单点应用，无法跨系统联合决策。本体通过动态业务建模（对象、关系、逻辑等）实现三大突破：从关联检索到逻辑推理、从静态展示到动态执行、从辅助理解到可信决策。美林数据提出“本体+智能体”新范

只要经过“数据治理”，数据就自动变成高质量数据集了吗？答案并不那么简单。今天，我们将聚焦高质量数据集与数据治理之间的关系，厘清二者边界，并从多个维度辨析：数据治理是否等于高质量数据集建设？它能带来什么？又有哪些局限？

前言信息技术的发展，伴随企业业务系统的纷纷建设，提升业务处理效率的同时，也将企业的整体主价值链流程分成了一段一段的业务子流程，很多情况下存在数据上报延迟、业务协作不顺畅、计划反馈不及时、库存积压占资多……都可以从数据入手去解决。

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进入数据时代，“数据是公司的核心资产”已经成为企业共识，如何有效利用数据资产发挥数据价值，面临的首要问题是“企业到底有哪些数据、数据在哪里、数据长什么样”。

导读：欲避免数据分析工作的陷阱，就须事先了解可能遇到的各类问题和困难。在《工业大数据分析技术在实践应用中的思路和方法》（上篇）中，我们一起研讨了工业大数据分析的特殊性和难点；今天我们将继续和您分享（下篇）内容，共同探讨如何用少的时间代价换取数据分析工作的高成功率和大价值；如何选择合适的方法解决具体的应用问题，并对分析结果的可靠性做出科学评估，避免技术在具体应用中受阻、被淹没……一、工业大数据分析的

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

在近日由工信部主管的《互联网周刊》杂志发布的《2021工业大数据企业排行榜》中，美林数据技术股份有限公司位列排行榜第一，同时连续六年被评为“中国大数据企业50强”。

认识工业大数据什么是工业大数据？我们先看看维基百科的说法：“工业大数据（Industrialbig data）是构成工业人工智能的重要元素，指由工业设备高速产生的大量数据，对应不同时间下的设备状态，是物联网中的讯息。此一词语在2012年随着工业4.0的概念而出现，也和信息技术行销流行的大数据有关，工业大数据也意味着工业设备产生的大量数据有其潜在的商业价值。工业大数据会配合工业互联网的技术，利用原始