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GB4387-2008 工业企业厂内铁路、道路运输安全规程
GB∕T 17101-2008 桥梁缆索用热镀锌钢丝
近年，中央对我国经济社会发展作出重要判断，指出到 2020 年要全面建成小康社会；同时，为适应经济发展新常态，必须推进供给侧结构性改革。供给侧结构性改革的目的在于落实以人民为中心的发展思想，转变公共产品和资源要素配置的方法，提高全要素生产率、提升社会生产力水平，“去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板”是推动供给侧结构性改革的重要手段。城市是支撑经济发展的空间载体，也应当要推动结构性的改革解决存在的问题，以助力经济发展，实现美好生活。城市规划是空间资源配置制度的公共产品，在城市空间资源配置中起重要作用，因此规划供给侧结构性改革也是供给侧结构性改革的组成部分。
当前，已有许多学者逐步建立起基于多维度指标体系的评估方法，对城市综合空间绩效进行评估。例如，李峰清等人对于住房的绩效评估，刁星等人构建了城市空间绩效 5 个子系统指标体系，高魏对工业用地利用绩效与差别化土地政策的研究等。2016 年国土资源部印发的《关于深入推进城镇低效用地再开发的指导意见（试行）》指出，城镇低效用地是指经第二次全国土地调查已被确定为建设用地但布局散乱、利用粗放、用途不合理、建筑危旧的城镇存量建设用地 （ 且其权属清晰，不存在争议 ）。而对于低效工业用地则可以理解为城镇中在空间布局、生产效益、环保和就业等诸多方面存在问题而未达到应有使用效能的用地。目前国内关于土地利用绩效的评估方法主要侧重于对土地集约利用的评价，如林坚等人提出的城市土地集约利用潜力评价方法及指标体系 ，齐艳红提出的不同空间尺度下城市土地利用绩效评价指标体系等。
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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”。
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