在配管设计中经常由于设计人员的疏忽和经验不足缺乏认真考虑造成管道布置不合理、操作检修不便、外表不美观。为提高设计质量，减少常识性错误的发生，以节省设计、校对、审核的时间，形成统一的设计风格，特编撰此手册。
数据加工处理是实现数据标准化的过程，包括了数据的提取、清洗、关联、比对、标识、对象化等操作，支持实时计算和离线计算，支持批量处理操作。数据传输过程支持分布式数据传输方式。在数据处理过程中，引入人工智能技术，实现结构化和非结构化数据的处理，采用图计算和内存计算技术，实现数据的价值提升。在数据处理过程中，引入模型体系和标签工程和知识图谱技术，进一步提升数据价值密度，为数据智能应用实现数据增值、数据准备、数据抽象。
随着互联网，物联网技术的发展，大数据时代来了。大数据时代带来的变革影响着我们生活和工作的方方面面。 越来越多的数据使得在数据中挖掘有价值的信息变得越来越难以以人工的方式进行，然而即使使用计算机技术，在海量的数据中寻找自己想要的数据依然是一件困难的事情，而从数据中不基于人的加工直接产生可用性价值在短期内依然是一个暂时看不到曙光的难题。因此，通过有效的大数据处理技术、手段快速提取使用者关注的数据成为了一个迫切的需求。
数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse”（《建立数据仓库》）一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。
DT时代，数据量呈指数级增长，信息资源爆炸式激增。各行业的决策者已经意识到了数据是核心资产，并期望对数据进行存储和挖掘以达到资产保值甚至增值的目的。大多数企事业单位在面对海量、异构、实时的大数据时，往往没有足够的技术能力和经验，进行复杂的大数据处理，并支撑多元化的应用。数据分析工具和懂数据分析的人正在成为企事业单位稀缺资源，数据挖掘分析及可视化工具是数据分析过程中重要的一个环节，自助建模将是数据分析工作的未来趋势。
数据治理，标准先行，数据治理标准是数据标准体系建设中的重要一环，对数据集成和数据资源共享具有重要意义。数据标准建设可以规范系统建设时对业务的统一理解，增强业务部门、技术部门对数据的定义与使用的一致性，减少数据转换，提升数据质量，促进数据的集成和共享。可以防止数据用语的混乱使用，保障数据的正确性和准确性。数据标准管理支持模型标准管理、标准字典管理、标准文档管理等功能。
从集团数据管控角度出发，结合数据中台系统的建设，规划数据标准体系，建立科学合理且符合集团实际情况的数据体系和标准规范。数据体系包括数据指标体系和数据分析体系，标准规范包括数据开发规范、数据代码规范、数据建模规范、数据治理规范、数据质量标准、数据授权规范、数据安全标准、元数据标准。
数据通过数据集成，进入到数据中台的数据仓库后，可根据需求进行分层分类管理。数据分层分类是指将数据按照不同的主题、类型、来源等进行分类，形成多个具有逻辑关系的数据存储层级。数据分层管理是一种数据管理和组织，它将数据按照不同的层次进行分类和组织，以便更好地管理和使用数据。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
自主ISP优化，提高逆光场景下设备一次识别成功率； ToF检测，精准距离识别，降低误识，提升防干扰能力； 多接口支持，韦根、RS485、继电器等； 高扩展性，支持与第三方平台对接基于人脸鉴权配合功能扩展。
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