通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信,以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
智能制造人才培养和培训是制造企业持续推进智能制造的关键成功要素。智能制造涉及到数字化、自动化、智能化、精益化，需要跨学科、多门类的专业知识跨界融合，需要多种类型的智能制造专业人才，同时企业高层要对智能制造有深刻的理解。
随着科技的发展与进步，人们对建筑的需求不再只局限于提供物理空间这一单一功能，拥有舒适性、便捷性、安全性、节能性及智能化等标签的智能建筑逐渐成为未来重要的发展方向。物联网技术、云技术等技术水平的不断提高，也为智能化建筑乃至下一代的智慧城市提供了更多的可能。
以平均日活用户计第二大的短视频平台。截止2020年6月30日的六个月，快手应用及小程序日活用户数3.02亿、月活用户数7.76亿，快手应用日活用户数2.58亿、月活用户数4.85亿，平均26%的月活用户为内容创作者，每月平均短视频上传量超过11亿，是国内仅次于抖音的第二大短视频平台。相比于媒体属性更强的抖音，快手用户有着更强的社交联系（近80亿对互关）。
智能工厂是数字化、网络化、自动化、智能化技术与制造技术交叉融合，以协调生产流程、优化生产工艺为核心，实现面向产品研制、试验、生产、检验、物流等各环节优化和整合的一种高效生产制造模式。构建智能工厂的基础及核心为信息化及自动化管理，通过MES制造执行系统、ERP资源计划系统、WMS仓储系统以及智能化自动化等设备的互联互通、高效协同实现
在过去一年中，人工智能的新算法不断涌现，深度学习仍是这一时期发展主线，尝试解决更为复杂的应用任务。人工智能的产业格局与生态体系更为明晰，开源开发框架格局逐步确立，以科技巨头引领的生态系统垂直整合速度不断加快；同时，产业发展重心开始转变，企业比拼重点从单项技术的“理论”准确率转向应用场景白热化的“跑马圈地”。
公司内某主营业务线的系统已在线上迭代多年，最近业务在快速发展中，原有系统存在各种隐患，需进行一次彻底的重构，包含整个大交易体系多个重耦合系统的重构，技术团队承担了本次重构的主导工作。
大数据面试岗位及相关知识点整理 大数据相关工作主要分为数据开发、平台开发、基础架构三部分。 数据存储：这里的数据存储既包含构建数据仓库的hdfs、也包含用于分析展现的hbase、druid、clickhouse等特定场景数据库。
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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