“数字城市”（英文：digital city） 以计算机技术、多媒体技术和大规模存储技术为基础，以宽带网络为纽带，运用遥感、全球定位系统、地理信息系统、工程测量技术、仿真-虚拟等技术，对城市进行多分辨率、多尺度、多时空和多种类的三维描述，即利用信息技术手段把城市的过去、现状和未来的全部内容在网络上进行数字化虚拟实现。
“中台”概念这几年非常火，特别是阿里、腾讯、百度、京东等互联网公司最近频繁的基于中台调整组织架构，把“中台”的热度又上升到另一个高度，甚至有这样的声音， 90 年代不做 ERP 会死，现在不做中台也会定企业生死。中台的概念起源于阿里，也发展于阿里。笔者有幸参与阿里业务中台方法体系建设，也主导参与一些阿里云新零售业务中台项目，经常被问到如下问题。本文作为“阿里巴巴业务中台”专题的第一篇，和大家分享一些思考。
TPM倡导全员参与,引导员工自主管理，追求最高的生产效率,努力实现故障为零、事故为零、缺陷为零、浪费为零的管理目标。是用停机时间反映设备的运行状态。统计时间开动率主要是严格区分设备计划内停机时间与设备计划外停机时间，并通过减少和控制设备计划停机时间来提高设备利用率，通过减少和控制设备计划外停机时间来提高时间开动率。
2019年6月6日，工信部正式向中国电信、中国移动、中国联通、中国广电发放SG商用牌照，中国正式进入5G商用元年。由于5G的速率提高、延时降低，其网络基础设施的使用，将极大地推动物联网、人工智能、远程操控等科技领域的高速发展。与4G相比，5G应用场景将从移动互联网拓展到工业互联网、车联网、物联网等更多领域，能够支撑更大范围、更深层次的数字化转型。
皮带是运输物料及产成品的主要设施，是工业企业常见的“搬运工”。可能你会问，长长的皮带能与现场改善有什么关联？今天，笔者带大家了解原料厂一车间主任王好的一项现场改善，一览皮带改造背后的降本增效故事。
掌握实用的计算公式是电气工作者应具备的能力，但公式繁多应用时查找不方便，下面将整理和收集的一些常用的实用公式和口诀整理出来，并用实例说明和解释。
ST意法半导体的骨振动传感器只采集声带的振动信息将其转换成音频信号，没有空气中传播的环境噪音，只有纯净的人声；然后大象声科的Vocplus AI骨传通话降噪技术，会把人声与麦克风采集到的混合声音进行对比，分析出环境噪声并衰减，从而实现了比较出色的通话降噪效果。
智能语音交互，是基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术，为企业在多种实际应用场景下，赋予产品“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验。适用于多个应用场景中，包括智能问答、智能质检、法庭庭审实时记录、实时演讲字幕、访谈录音转写等。 本课程主要讲解智能语音相关技术，包括语音识别、人机交互、语音合成等。
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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。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域，收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示，78%的酒店集团已启用人工智能，89%计划新增应用场景，但多数项目仍停留在试点阶段，或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分)，凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值，需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算，以及全企业级的系统整合。
无论是在自然科学、工程技术，还是经济与社会科学领域，高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库，如果同时具备全面的元数据，能够与其他数据源实现互操作，其用途将更加广泛。科研本身如此，科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程，旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素，始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。
本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系，全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点，并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地，同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。
北京大学能源研究院是北京大学下属独立科研实体机构。研究院 以国家能源发展战略需求为导向，立足能源领域全局及国际前沿， 利用北京大学学科门类齐全的优势，聚焦制约我国能源行业发展 的重大战略和科技问题，按照“需求导向、学科引领、软硬结合、 交叉创新、突出重点、形成特色”的宗旨，推动能源科技进展， 促进能源清洁转型，开展专业及公众教育，致力于打造国际水平 的能源智库和能源科技研发推广平台。
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