洗面奶为弱酸性或中性红色乳液,多采用软管包装，是一种专门用来洗脸或卸妆的皮肤清洁剂。洗面奶具有良好的流动性、延展性和渗透性。采用洗面奶洗脸可以彻底去除脸部的汗渍、灰尘、油
层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称 AHP）是对一些较为复杂、较为模 糊的问题作出决策的简易方法，它特别适用于那些难于完全定量分析的问题。它是美 国运筹学家 T. L. Saaty 教授于上世纪 70 年代初期提出的一种简便、灵活而又实用的 多准则决策方法。 §1 层次分析法的基本原理与步骤 人们在进行社会的、经济的以及科学管理领域问题的系统分析中，面临的常常是 一个由相互关联、相互制约的众多因素构成的复杂而往往缺少定量数据的系统。层次 分析法为这类问题的决策和排序提供了一种新的、简洁而实用的建模方法。 运用层次分析法建模，大体上可按下面四个步骤进行： （i）建立递阶层次结构模型； （ii）构造出各层次中的所有判断矩阵； （iii）层次单排序及一致性检验； （iv）层次总排序及一致性检验。 下面分别说明这四个步骤的实现过程。 1.1 递阶层次结构的建立与特点 应用 AHP 分析决策问题时，首先要把问题条理化、层次化，构造出一个有层次 的结构模型。在这个模型下，复杂问题被分解为元素的组成部分。这些元素又按其属 性及关系形成若干层次。上一层次的元素作为准则对下一层次有关元素起支配作用。 这些层次可以分为三类： （i）最高层：这一层次中只有一个元素，一般它是分析问题的预定目标或理想结 果，因此也称为目标层。 （ii）中间层：这一层次中包含了为实现目标所涉及的中间环节，它可以由若干 个层次组成，包括所需考虑的准则、子准则，因此也称为准则层。 （iii）最底层：这一层次包括了为实现目标可供选择的各种措施、决策方案等， 因此也称为措施层或方案层。 递阶层次结构中的层次数与问题的复杂程度及需要分析的详尽程度有关，一般地 层次数不受限制。每一层次中各元素所支配的元素一般不要超过 9 个。这是因为支配 的元素过多会给两两比较判断带来困难。 下面结合一个实例来说明递阶层次结构的建立
根据建设部建标[1999]309号文的要求,标准编制组经广泛调查研究,认真总结实践经验,参考有关国际标准和国外先进标准,并在广泛征求意见基础上,制定了本规程。本规程的主要技术内容是: 总则2术语3基本规定4性能要求5设计与施工6外墙外保温系统构造和技术要求7工程验收
国家十二五规划和一号文件明确提出要大力支持农业科技信息化的建设，推动物联网应用，提出让“物联网”下乡的新理念。而土地集约化、现代农业的转型升级使得智能农业的应用成为发展的必然趋势。发达国家农业物联网体系，在智能化生产、精细化生产方面都已经开始了成熟的应用。
华为ICT人才联盟双选会是华为在合作伙伴企业和合作院校之间架起的一座桥梁，旨在为合作伙伴企业培养精英人才，为高校人才寻找优质企业，通过双选会打通院校与华为生态伙伴企业之间供需侧匹配、增强院校与用人单位交流。 ？ 2019年，“华为ICT人才联盟双选会“走过25个省自治区直辖市，共举办34场，为1300家企业和近2万名学生提供了面对面双选机会。未来随着华为1+X证书试点的展开，将邀请华为1+X试点高校获得高级认证的学生参加华为ICT人才联盟双选会，增加学生就业机会。
数字电网是一-个新的概念，是南方电网经过研究与实践总结提炼出来的。数字电网是应用云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能、区块链等新一代数字技术对传统电网进行数字化改造，发挥数据的生产要素作用，以数据流引领和优化能量流、业务流，增强灵活性、开放性、交互性、经济性、共享性等,使电网更加智能、安全、可靠、绿色、高效。相比智能电网其概念着重于技术范畴，数字电网则赋予电网，更多的新特征和新应用场景,其影响也将超出技术范畴。本白皮书重点阐述数字电网建设背景、定义、特征及发展方向，介绍数字电网技术平台、业务平台及其安全体系,分析数字电网对企业、社会、生态、国家的价值.
中国餐饮行业从2012年开始转型，经过不断的结构调整、行业洗牌，逐步回归大众市场，激发了大量潜在消费， 收入规模增速再次回到两位数水平，增速与社会消费品零售总额的增长情况基本持平； ？ 2016年中国餐饮市场规模突破3.5万亿元大关。 数据来源：中国国家统计局 市近两年，餐饮企业数量增长速度明显加快，大量新兴品牌出现，致使整个市场竞争更加激烈，更新换代频繁； ？ 许多限额以上单位的大品牌企业受行业内竞争压力的影响，表现明显，在餐饮总收入中占比持续下降，发展速度 不及中小品牌。
OK资本&鲸准研究院联合发布《区块链垂直行业报告—物联网》，从物联网概述、区块链与物联网的结合、代表项目分析、总结与展望等几个方面为读者呈现区块链结合物联网的产业全貌。 物联网：重新定义世界经济 物联网被誉为继计算机和互联网后信息产业发展的又一波浪潮，随着物联网技术的进一步普及，人们的日常生活和工业生产将产生翻天覆地的变化。
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR
2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。
物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前，以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进，风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长，能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时，新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求，储能作为支撑能源转型的重要基础设施，正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”
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