本规范的主要技术内容是 ：1总则；2术语；3基本规定；4施工准备；5施工场地；6地基与基础工程；7主体结构工程；8装饰装修工程；9保温和防水工程；10机电安装工程；11拆除工程。
各省、自治区住房和城乡建设厅，直辖市建委（建交委、规划委）及有关部门，新疆生产建设兵团建设局，总后基建营房部工程局，国务院有关部门建设可: 经审查，批准由中国五洲工程设计有限公司等14个单位编制的《平屋面建筑构造》等12标准设计为国家建筑标准设计，自 2012 日起实施。原《室外工程）） （02J003） 《平屋面建筑构造（一））） （含2003 年局部修改版） [99J201-1 99 （03） J201-1J 《平屋面建筑构造（二） ）） （03J201-2） 《楼地面建筑构造）） （含2003 年局部修改版） [01J304 01 （03） J304J 《防火门窗》 （03J609） 《砌体填充墙结构构造）） （06SG614一1）、 《管网叠压供水设备选用与安装）） （06SS109）《住宅小区建筑电气设计与施工）） （03D603） 《住宅智能化电气设计施工图集）） （99X601） 标准设计同时废止。
为了有效规避企业物料（产品）一物多码、同名异义等诸多数据标准化问题，本文比较系统地介绍物料描述模板技术和方法，确保一物一码、同名同义，实现物料在企业工程设计、供应链物流、生产制造、营销及售后等各个业务流程的畅通。同时列举常见的10个行业实践案例，辅以示例。
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。 迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。 人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点： 非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”； 非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像； 并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别； 除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。
当前，新一代人工智能正在全球范围内蓬勃发展，为经济社会发展注入了新动能，并深刻改变着人们的生产生活方式。作为高度数据化的行业，金融是智能技术重塑业务价值的最佳场景之一，在大数据、人工智能、物联网、区块链等一系列创新技术的加持下，正在实现管理模式、运营模式、服务模式的全方位重塑，推动自身向智能化方向快速演进。如今，网络支付、供应链金融、智慧网点、开放银行等概念的兴起，赋予了社会发展更加智慧的金融服务，未来的金融业更将进一步实现全面的网络化、数字化、智能化，金融服务将无感知、无摩擦地存在于社会经济生活的方方面面。
《企业管理信息化》是企业行政管理专业必修课教材。它是根据企业行政管理专业学生和企业行政管理人员全面了解企业管理信息化的基本知识和在日常办公事务中如何应用信息技术实现自动化（信息化）办公的实际需要来编写的。教材内容分为四篇十二章，其中四篇分别为：第一篇企业管理信息化基础理论；第二篇企业管理信息化的技术支持；第三篇企业管理信息化的实现；第四篇企业行政管理信息系统介绍。作为企业行政管理专业实务性课程的教材，主要给学习者提供企业管理信息化的基本知识、企业管理信息化的技术支持、企业管理信息化的具体实现，以及常用企业行政管理信息系统的介绍。本教材适合高职、高专、开放教育院校和应用型本科企业行政管理专业学习使用，也可作为行政管理、人力资源管理等相关专业学生学习了解企业行政管理信息化时使用，还可作为政府机构及企业事业单位行政岗位培训教材。
1. 「Serverless First」，默认提供适配 Serverless 最佳实践，也支持运行在服务器 上 2. 「支持前后端一体化」，基于 JSON RPC，前端像调用本地方法一样调用后端方法 3. 前后端「支持 rpc 和 rest」两种通信形式，通过 mvc 可以满足传统纯后端 rest 风格接口开发需要 4. 「支持 typeorm」，事务 AOP 和事务传播行为，也可以集成其他的开源 ORM 框架
使用云服务器供应商的发布方案虽然会很简单实用，但容易形成与供应商的技术绑定，形成耦合。所以方案很多，可以根据自己的需要进行选择。 但我此次实践的是基于开源可实践的方案，会有以下几种方式的实践： Kubernetes；Nepxion/Discovery[Discovery]；自己实现[
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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。
本周(2026/08/24-2026/08/28)化工板块整体涨跌幅表现排名第5位，涨跌幅为3.40%，走势处于市场整体上游。上证综指涨跌幅为1.20%，创业板指涨跌幅为-3.42%，申万化工板块跑赢上证综指2.19个百分点，跑赢创业板指6.81个百分点。本周化肥、农药板块涨幅居前。一方面，受干旱、洪涝、厄尔尼诺等极端天气事件频发扰动，当前全球粮食库存处于低位，粮价具备向上弹性，复盘历史，粮食价格与化肥价格呈正相关，粮价上行有望带动化肥价格联动修复。需求层面，国内秋季备肥、农化冬储陆续开启，叠加农作物抗逆保产、提质增产的现实需求释放，农用化学品行业景气度有望抬升。成本端，前期中东地缘冲突推升油价、硫磺等上游原料成本，随着地缘局势边际缓和，成本端压制或将逐步缓释;同时海内外磷肥价差维持高位，伴随磷肥出口限制解除，出口预期修复， 共同推动板块走强。
医药2026H1:创新药产业链维持高景气 26年开年以来，BD事件仍有催化叠加国内医保支付政策利好释放，板块经历小幅上行，整体仍处震荡。年涨幅来看，医药板块估值有所回调，处于相对低位。截至2026/8/28，中万医药PE(TTM)为29.09X，达到29%分位(自2010/2/5始，下同)，而沪深300 PE(TM)为13.13X;医药板块估值溢价率为121.52%，达到历史11%分位，低于历史平均溢价率187.7%，处于2010年以来的相对低位，具备性价比。2026Q1医药主题基金规模达到2105亿元，26Q2环比减少211亿元至1894亿元，环比.1.0%，整体规模仍维持高位，CRO和创新药系主要重仓，对比26Q1，CRO系主要调仓方向。我们队为，我国基本医保基金收支稳健增长，在医药支付端提供稳定支撑。创新药的海外进展将逐步进入实质性的兑现阶段;创新药产业链业绩积极，CXO半年报整体超预期，目前板块仍有估值性价比;器械板块招采Q2边际复苏明显，有望迎来确定性机会。我们看好下半年核心资产的价值回归，建议重视:
在电气场所工作时，相关人员沟通、协作、明确职责、工作任务及范围、安全措施，履行有关手续的书面依据。控制盘和低压配电盘、配电相、电源干线上的工作 二次系统、低压电动机、照明等回路上的工作，无需将高压设备停电者或做安全措施者 非运行人员用绝缘棒和电压互感器定相或用钳型电流表测量高压回路的电流 在大于设备安全距离(表2-1)的相关场所和带电设备外壳上的工作以及无可能触及带电设备导电部分的工作 高压电力电缆不需要停电的工作
完全没用过WorkBuddy，但想系统上手的人。 会用AI聊天工具，但不知道怎么把AI变成"真正干活的同事"的人。 已经用过 Codex、Cursor、Claude Code、ChatGPT,想比较 WorkBuddy 工作流的人. 职场白领、独立开发者、AI工具博主、团队负责人。 想搭建AI办公自动化工作流、知识库和多Agent协作体系的人。 有大量重复性办公任务(周报、数据处理、文件整理)想自动化的人。
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