本标准规定了机械加工设备危险与有害因素的分类方法和范围。 本标准适用于金属切削机床、锻压设备、铸造设备、焊接设备、起重设备。
主数据是对组织核心业务实体状态的反映，具有全局性、共享性、稳定性等特点，可以进行跨系统、跨流程、跨部门的共享复用。过去的5年时间里，业界对主数据的探讨和实践十分活跃，普遍将主数据视作组织的核心数据资产，并将主数据管理作为企业数据管理体系的重要一环。未来，CCSA TC601将持续开展主数据管理的研究工作，适时修订发布新的白皮书版本。
业界首个云原生解决方案， 可在各种物理和云环境中， 创建实际工作负载，提供前 所未有的洞察力，以了解最 终用户体验，安全状况以及 分布式混合网络的性能瓶颈。
智慧物流的迅猛发展， 带来物流产业的新变革，对人才的岗位能力提出了新的要求，物流管理专业岗位也在发生相应迁移，传统的物流管理专业人才培养路径必须适应新形势的发展，才能培养出符合社会需要的人才。 本文首先从政策支持、体系建设、人才供应等方面阐述智慧物流的发展现状，之后从物流智慧化迁移、智慧物流视角下物流管理岗位迁移分析两个方面分析物流岗位迁移，最后提出智慧物流视角下物流管理专业人才培养路径的新路径。
零信任让安全如影随形，了解和控制企业网络内外任何设备和人的任何应用访问，确保跨内部网络、云、外部网络的安全策略一致
开关电源的兴起和展开为现代电子工作注入了一股新鲜血液，经过长时间发展已成为一种十分可靠的电源，全部的计算机电源都已升级换代为开关电源，除此之外，开关电源也走入了平常群众的家中。
数据存储：即静态的数据，如存放在硬盘中的设计图，数据库中的客户资料等； 数据应用：即使用中的数据，如打开的Word文档拷贝和粘贴文字信息等
本白皮书是泰伯智库白皮书系列的第六本，也是时空数据治理领域的第一本。本次编写旨在提出时空数据治理的定义、发展内涵、发展意义，并对其发展现状进行描述，梳理其相关政策、市场参与者、技术体系和应用案例，研判其发展趋势，发现问题并提出建议，从而给时空数据治理产业侧和用户端提供参考。本次《白皮书》的编写，主要以泰伯智库的产业数据库为基础，同时结合对数据治理的主要服务商、行业专家的调研输出研究观点和行业分析。
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
2025 年，人工智能正式迈入 “智能体元年”，AI Agent？成为驱动产业变革的核心力量，硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。
机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面，两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工，针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效，但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工，而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差，因为有时候深度学习虽然能有好的表现，但是我们并不知道他的原理是什么。
2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点，AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力
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