应该加强对新材料和新工艺的应用，这样才能使得我国的机械制造业向着绿色化、智能化和系统化的方向发展，当机械制造实现了这种综合性的发展就能在保障机械制造质量的同时，实现信息融合
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
当前的机器学习算法？致可以分为有监督的学习、？监督的学习和强化学 习（Reinforcement Learning）等。强化学习和其他学习？法不同之处在于强化学 习是智能系统从环境到？为映射的学习，以使奖励信号函数值最？。如果智能 体的某个？为策略导致环境正的奖赏，那么智能体以后产？这个？为策略的趋 势便会加强。强
多种太阳能新技术在示范建筑中的应用研究.pdf
只要应用中的电压更高，而且应用中的三相所设计的设备还必须为这些电源比现在工业环境输入非常宽的海绵——包括跌落时间延长、电涌以及一个或多个相的意外遗弃。一张电路板一座城池，密密麻麻的元件犹如建筑物矗立在城池中。注入电能时，电流像血液一样流向各个角落，令城中充满生命力；各元件默默地发挥自己的作用，将电能转换并加工，输出高质量的目标电能，驱动负载运行。
根士丹利中国首席经济学家邢自强团队近日发布特别报告,认为中国城市化2.0以及超级都市圈崛起将拥有巨大的潜力来拉动经济增长。
《建筑变形测量规范》JGJ8-2007《建筑变形测量规范》JGJ8-2007
物联网产业发展的理论分析与对策研究，物联网产业发展
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
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以上场景，在我国的制造企业时有出现，反映出企业在计划、采购、生产等多环节上的问题。当前，我国制造型企业开展网络化协同、服务型制造和个性化定制的比例不高（见图 1），未来还有很大的发展空间。那么，制造企业应当如何有效实现长效发展？本文将结合消费品行业，阐述基于工业大数据的智能制造升级之路
数据治理是主数据管理 (MDM) 项目取得成功的关键，无论是在最初还是在项目实施过程中。在 2010 到 2011 年间，全球拥有 5000 名员工的企业将越来越多地要求，“没有预备的数据治理框架，将不会为 MDM 计划提供资助”。
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