没有用过 Node 的人，是不会相信仅凭 Java 这门活跃于网页编程的脚本语言就可以驱 动后端复杂的应用程序，也不会相信 Node 在开发高并发、高性能后端服务程序上也有着极大的 优势。 我们在 2010 年接触 Node 的时候，国内外了解 Node 的人寥寥可数，2011 年我们已经决定在 淘宝的部分生产系统中开始使用 Node。由于招募熟悉 Node 的人才是个大问题，为了树立技术品 牌，我们在 2011 年年初创办 CNode 开源技术社区（CNodeJS.org），没有想到一发不可收拾。从 2011 年 4 月开始，我们走遍北京、上海、广州、深圳、杭州，甚至还到了香港，发起并且组织了 多次 NodeParty 线下技术分享。为了弥补初学者没有 Node 托管环境学习测试的问题，我们还自 己研发了 Node App Engine。Node 在国内深入人心，我相信与 CNode 社区有着不小的关系。 最初，Node 的爱好者大都是些喜欢探索新技术的极客。在社区，我们也认识了很多天南海 北的朋友，包括朴灵。在一次上海 Node 技术分享会后，我邀请他加入了淘宝。他在淘宝工作之 余继续为社区作贡献，自发为 Node 的推广做了很多事情，包括今天他呕心写了这本书，我相信 这是目前质量最高的一本 Node 图书。因为中国没有几个人像朴灵一样，有机会在很多高并发的 应用场景中反复实践。这绝对是一本实践性极强的技术书，不管是否学习过 Node，只要你爱好 技术，都推荐你阅读它。
中油瑞飞联合北京大学光华管理学院董小英教授研究团队、中国信息通信研究院云计算与大数据研究所、安永（中国）企业咨询有限公司、中国石油大学（北京）人工智能学院、北京石油化工学院人工智能研究所联合撰写了《油气行业数字化转型研究报告》。等单位，历时九个月深入调研和思考，对油气行业的数字化转型案例和实践进行了收录整理和详细解读，为进一步的学术研究和产业实践提供了重要参考。
中共中央总书记习近平指出，要加强人工智能同社会治理的结合，开发适用于政府服务和决策的人工智能系统，加强政务信息资源整合和公共需求精准预测，推进智慧城市建设，促进人工智能在公共安全领域的深度应用，加强生态领域人工智能运用，运用人工智能提高公共服务和社会治理水平。 无论是国家政策还是地方政策、规划，水务都是不可或缺的重要一环，水务行业既涉及生产，又服务于大众，同时还有上游保护、下游环保等职责。水厂作为具有一定政府职能的企业，当前有很多企业都在努力探索，工业4.0时代的大幕已经展开，制造业在完成了机械化、电气化、自动化之后，智能化将以前所未有的力量为其带来深刻变化。随着技术的不断推进，智慧水厂系统在水务领域将为水厂的运营带来更多的改变。
近十几年来交通信息化发展迅速， 已建立了大量实用的专项业务管理信息系统和政府部门的办公业务系统，这些系统为行业信息化建设奠定了基础，但是，由于受当时认知、技术水平、部门分割所限，大多数系统在建设时仅仅是为满足自身业务管理需要而解决某些局部的应用， 从业务应用和数据关联上缺总体规划和设计协调，硬件平台、技术标准、数据采集手段各异，存在数据异构、重复采集、 共享困难、 统计口径不一等问题， 造成网络背景下分散独立的 “信息孤岛”，使得各个部门、 单位之间形成了一条条 “数字鸿沟”，大量数据得不到充分利用，无法满足综合业务管理、公众信息服务和政府决策数据支持的需要。因此，研究和建设跨部门、跨业务的集数据采集、处理、 共享交换和综合利用多种功能为一体的交通数据中心已成为当前交通信息化工作的重中之重。
CESA-2021-3-033《工业互联网平台工业设备数据字典通用要求》团体标准（征求意见稿）
从全球率先推广公交车纯电动化,到成为全球推广应用纯电动出租车规模最大城市、全球新能源物流车保有量最大城市,再到低碳机场先行先试,深圳发出交通强国建设的“特区强音”,铸就“双碳”战略下的城市信心。
智慧家庭又可称为智慧家庭服务平台，是综合运用物联网、云计算、移动互联网和大数据技术，结合自动控制技术，将家庭设备智能控制、家庭环境感知、家人健康感知、家居安全感知以及信息交流、消费服务等家居生活有效地结合起来，创造出健康、安全、舒适、低碳、便捷的个性化家居生活。
随着国家《可再生能源法》的颁布实施，生物质能发电已经迎来一个发展高峰。但是生物质燃料的热值随着湿度等特性的变化很不稳定，因此不能通过常规控制方法按负荷计算出应该投入的燃料量，而应该通过对风量的计算调节给料量，从而在本质上改变了常规燃煤电厂的控制方式；另外，生物质燃料的成分和煤粉存在极大差异，因而产生结焦、腐蚀的工艺参数及环境也与普通燃煤炉不同，对自动化控制提出了不同要求。
没有账户，需要注册
母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
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现代气象观测系统所获取的气象信息是大量的，要求高速度地分析处理，采用电子计算机等现代自动化技术分析处理资料，是现代气象观测中必不可少的环节。许多现代气象观测系统，都配备了超算中心,及时分析处理观测资料和实时给出结果。
2025年，持续的地缘政治紧张局势和贸易不确定性，取代了对“统一全球市场”的信念。全球品牌不再被动观望，而是转向更深层次的“在中国”融合:采用本土科技平台、加大研发投入，并推进逆向创新。 中国品牌为应对国内过度竞争以及对本土消费的过度依赖，加速出海扩张。 面向全球的品牌传播必须针对中国的竞争环境进行精细化调整;本地化不再是可选项，而是必选项。
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