随着我国经济社会的不断发展，人们的生活水平也取得了较大的提高，人们对于城市的需求越来越大，这对我国城市建设提出了较高的要求。路灯在城市中应用非常普遍，做好路灯的节能控制系统对于有效发挥路灯的作用有着重要的意义，对智能路灯节能控制系统的研究方案、软件设计及其传统路灯控制方法进行了论述和比较分析，为智能路灯节能控制系统研究提出几点思路。
通过温度与负荷的关系,找出影响空调负荷变化的温度分段线性敏感区,得出敏感区内气温与负荷之间量化关系和气温对空调负荷影响的结论。近年来,空调已经成为居民生活和办公场所必不可少的电器,拉动了电力市场的需求,空调负荷出现了快速增长,占地区用电负荷的比重越来越大,已成为负荷增长的主要因素之一。
数据治理（Data Governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。 数据的质量直接影响着数据的价值，并且直接影响着数据分析的结果以及我们以此做出的决策的质量。我们常说，用数据说话，用数据支撑决策管理，但低质量的数据、甚至存在错误的数据，必然会"说假话"。
现阶段我国城市建筑所使用的是路灯质量高、使用时间长、低功率、环保的高效电子节能路灯，并已经成为城市傍晚出行的一道亮丽风景线。但是路灯在使用过程中由于大风、暴雨等外界因素的影响和自身运作因素的影响难免出现一些故障，本文将对市政工程中路灯常见故障进行分析，并提出相应的解决策略，为居民出行提供保障。
本文主要介绍了在碳达峰碳中和背景下，碳足迹管理的重要性及其完整体系。文章通过阐述碳足迹的核实、认证及提高数据可信度和透明度的措施，强调了碳足迹管理在推动企业实现碳减排目标中的关键作用。同时，文章还分析了碳足迹管理的政策支持与激励机制，包括政府政策引导、经济激励措施以及国际合作与交流等方面，为碳足迹管理的顺利实施提供了政策保障和国际合作基础。此外，文章探讨了碳足迹管理的未来发展趋势，指出数字化、智能化、全链条追踪、多元化及国际化等方向将成为碳足迹管理的重要发展方向。这些趋势将有助于进一步提高碳足迹管理的效率和准确性，推动全球碳减排和碳中和目标的实现。在研究结论与贡献部分，文章总结了碳足迹追踪方法的高效性和准确性，并强调了其在政府决策和行业应用中的实用价值。同时，文章也指出了研究的不足之处以及对未来碳足迹追踪技术的展望，包括数据收集和处理方法的完善、技术创新和研发的重要性以及对国际合作的需求等方面。最后，文章针对碳达峰碳中和与碳足迹追踪提出了具体建议，旨在推动全球绿色低碳发展。这些建议涉及政府政策引导、碳排放数据体系建设、技术创新以及国际合作等多个方面，为实现碳达峰碳中和目标提供了有力支撑。
本文主要介绍了电力保供在维护国家能源安全、经济稳定以及社会发展中的重要作用，并分析了在能源转型和可持续发展背景下，电力保供所面临的多重挑战及应对策略。文章强调了清洁能源比重提升、智能电网建设等创新举措在电力保供中的卓越成效，以及这些举措在环保方面带来的显著效益。此外，文章还探讨了电力设施建设与土地资源的矛盾、电力市场改革的风险与机遇等核心问题，并提出了相应的解决策略。通过这些策略的实施，旨在全面提高电力供应的可靠性和效率，构建长期可持续的电力保供体系。文章最后对电力保供的未来发展趋势进行了展望，强调了加强能源多元化、提升能源利用效率等方向的重要性，以适应和应对未来可能出现的各种挑战和变化。 在电力保供实践方面，文章通过具体案例分析，展示了某地区在电力保供方面的实际经验与教训，为其他地区和国家在电力保供领域提供了重要的借鉴。同时，文章也坦诚地反映了在电力保供过程中遇到的挑战和问题，如能源结构调整带来的技术难题、市场机制的不完善等，为后来者提供了宝贵的警示。这些实践经验与教训总结对于推动全球范围内的电力保供工作具有重要的参考价值。
屏蔽泵又称无填料泵，是在离心泵的基础上发展起来的，其特点是泵叶轮与电机转子连成一体，装在一个密封壳体内，不再需要填料装置，从根本上消除了泄漏的可能。
数据驱动的结构拓扑优化通过学习大量结构拓扑优化设计过程来建立拓扑优化模型，近年来备受关注。综述了结构拓扑优化技术的发展历程，回顾了结构拓扑优化技术的发展现状和研究进展，将发展历程分为四个阶段，并对每一阶段进行分析和总结；详细介绍了数据驱动的结构拓扑优化技术，按照建模方式的不同将其分类为基于卷积神经网络、支持向量回归、生成对抗网络和仿生算法的拓扑优化技术；结合各方法的研究成果，介绍了数据驱动的结构拓扑优化技术在工程设计中的应用，并对其未来的发展方向进行了展望；指出了数据驱动的结构拓扑优化技术面临的挑战和未来需要解决的问题，为拓扑优化领域未来的发展提供参考和借鉴。
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集团版专为集团型企业打造，包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。它通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应。
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本文深入探讨工业物联网平台，阐述其架构、核心功能以及在各工业领域的应用实例，以及该领域的主要参与者及其主要产品，这些工业物联网公司及其工业物联网技术产品的优劣对比。分析面临的挑战并展望未来发展趋势，揭示工业物联网平台如何重塑工业生态，推动产业数字化转型迈向智能化。
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1.新一代大模型的推理能力正在不断增强2.基于高质量小数据集即可训练得到某个专业领域的高性能低成本推理模型 通过智能体(AI Agent)可以基于大模型实现各种较为复杂的智能应用系统 智能体”是否会成为未“推理大模型 + 知识图谱(知识库)来AI系统开发和应用的范式?
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新一轮科技革命和产业变革迅猛发展,世界正处在一个从工业时代向信息时代加速转型的大变革时代。全球物质经济发展已经从增量阶段进入存量阶段,资源、能源和环境的刚性约束日益增强,只有深人推进信息技术和实体经济深度融合,全面加速数字化转型,大力发展数字经济,才能改造提升传统动能,培育发展新动能,开辟全球更加广阔的新发展空间。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
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