？ 投随着敏捷开发、DevOps实践、微服务/云原生架构和治理的出现，极大提升了应用交付的能力，缩短了业务上市周期。 ？ 业务敏捷化、技术迭代化的同时，还必须保证业务持续的高可用性和稳定性，过去传统的灾备方式已无法跟上这个节奏。 ？ 混沌工程正是因这个挑战，通过主动注入故障，以期提前发现潜在问题，迭代改进架构和运维方式，最终实现业务韧性
Serverless 提供了成本更优、效率更高的一站式应用托管方案。零门槛、零改造、零容器基础即享Serverless+k8s+微服务带来的技术红利。 ？ 建立强大应用监控和诊断能力 ？ 对服务质量差的节点具备离群摘除能力 ？ 对已经不工作的实例通过配置健康检查能够做到实例重启恢复业务 ？ 提供了精准容量+限流降级+极致弹性模型
在工业4.0、互联网+以及大数据、机器人和人工智能等技术日趋成熟的背景下，智能工厂建设的可能性逐渐明朗。 根据目前的技术成熟度，当前制造业转型的现实目标应当是建设数字化工厂、探索数字化管理和重构优化工作流程以满足数字化的要求。
红狮集团是国家重点支持的十二家全国性大型水泥企业之一，是中国企业500强、中国民营企业500强和中国最大民营建材企业。 集团正处于高速发展期，各分厂普遍存在生产管控信息化水平低、巡检靠人工、效率低下、能耗大、设备维护困难等问题，制约企业的发展。
简易科技定位为智能制造服务、系统与解决方案供应商，为持续提升效益提供信息化手段、工具、平台和服务，达到为客户提升效益和质量的目标。 项目解决的痛点：1、企业检测成本高，部分或全部取代人工检测；2、产品实时在线全检代替离线抽样检测，提高产品检测效率。3、产品质量检测的自动化、智能化。
第一次听到这个词儿，是在几年前的北京办公室，脑海中仍残留的画面是：当时我正运键如飞的敲着代码，胡MD不知道是刚从国外出差回来，还是刚开了Global的会，跟打了鸡血一样，在我身边不远处龙飞凤舞的同别人大谈特谈什么“Digital”…… 作为一个脚踏实地的老Dev，一听到“Digital”这个词儿，我的内心就是拒绝的，心想：“这人哪……不能当领导……当了领导果然就整这虚头巴脑的了………”
首次覆盖，给予“买入”评级。广和通是国内物联网定制化模组龙头厂商，公司在笔电蜂窝模组和POS机模组市场占有领先地位。公司收购Sierra 车戟业务后有望打通海外车厂渠道,同时自研模组顺利出货国产车厂,业务线逐步贯通。未来随着笔电销量和5G下无线模组渗透率提升，网联汽车不断发展和疫情后POS机业务回暖，公司业务有望加速增长。
现代制造业与生产性服务业之间的融合发展日益深入，这种融合更多地表现为服务业向制造业的渗透，特别是生产性服务业直接作用于制造业的生产流程很多企业依托制造业拓展生产性服务业，通过企业再造和并购重组等方式，从销售产品发展成为提供服务和成套解决方案，部分制造企业实现了向服务提供商的转型，也就是通常所说的“制造企业服务化”
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成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑， 推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政 府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能 力。
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?
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。
在工业数字化转型的浪潮中，中服云工业物联网平台系列产品脱颖而出，为不同规模和需求的企业提供了全面、专业的物联网平台解决方案。该系列产品包含工业物联网平台基本版（SCADA）、工业物联网平台企业版、工业物联网平台集团版、数字孪生版和工业物联网平台设备版，各版本功能特色鲜明，重点突出。助力企业提升设备智能化水平和运行效率生产效率、优化管理流程、增强决策能力。？
Agent（代理）一概念起源于哲学，描述了一种拥有欲望、信念、意图以及采取行动能力的实体。在计算机科学和人工智能领域，"Agent"（智能 体）是一个具有自主性、感知能力和决策能力的实体。智能体能够通过传感器感知其所处的环境，并根据其内部状态和预设的目标，通过执行器对 环境进行影响。智能体的目标通常是在给定的环境中实现特定的任务或目标。大型语言模型（LLMs）的出现为智能代理的进一步发展带来了希望
AI 为许多组织带来了机遇，让他们能够实现智能应用的创新或现代化，并实现了前所未有的效率提升、个性化和见解。借助 AI、机器学习和数据分析，智能应用有望改变企业为客户创造和提供价值的方式。
在数智化转型时代背景下，工程审计正面临“数据爆炸、场景复杂、标准多 元”的严峻挑战。传统工程审计模式依赖人工抽样与经验判断，难以应对海量工 程数据与非结构化社会数据的融合分析，导致审计盲区与治理效能偏弱，工程审 计智能化转型迫在眉睫。
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