传感器是高度自动化系统乃至现代尖端技术必不可少的一个关键组成部分。传感器技术是世界各国竞相发展的高新技术，也是进入21 世纪以来优先发展的十大顶尖技术之一。传感器技术所涉及的知识领域非常广泛，其研究和发展也越来越多地和其他学科技术的发展紧密联系。
本指南从预见性、协调性、集约性、科学性等方面出发，对绿色智慧社区建设所涉及到的政策与市场环境、规模与选址、绿色与环保、基础设施、综合服务平台、管理与服务、智能化系统、信息安全、工程建设阶段的智慧应用、保障体系、绿色智慧社区建设案例等内容进行系统性论述，希望为绿色智慧社区建设中所遇到的软硬件支撑自成体系、资源利用率低、互联共享困难、信息服务分散等问题提出有针对性的解决思路，推动中国绿色智慧社区的建设。
本篇报告整理碳中和相关的核心词，以帮助投资者对相关概念、术语有更好的理解。碳中和源于应对气候变暖需要，我们从气候相关问题开始，进而逐步过 渡到碳排放、能源消耗、低碳技术、绿色金融等，一共是 40 个小知识。
按一定技术要求自动控制飞行器的装置。在有人驾驶飞机上使用自动驾驶仪是为了减轻驾驶员的负担，使飞机自动地按一定姿态、航向、高度和马赫数飞行。飞机受暂时干扰后，自动驾驶仪能使它恢复原有的稳定飞行状态，因此，初期的自动驾驶仪称为自动稳定器。
引气剂是使混凝土拌合物在拌和过程中引入空气而形成大量微小、封闭而稳定气泡的外加剂。绝大部分引气剂的成分为松香衍生物以及各种磺酸盐，如烷基磺酸钠、烷基苯磺酸钠，常用掺量是水泥重量的50～500ppm。引气剂主要用于抗冻性要求高的结构，如混凝土大坝、路面、桥面、飞机场道面等大面积易受冻的部位
硬件设施是考核设计公司的前提条件，为了完成一套或多套设计，一般的设计公司都至少要完成包括手绘图、三维效果图、施工详图，需要用到绘图板及绘图工具、高性能电脑（配置条件较好）、打印机、绘图仪（可以绘制A3以上的工程图）、扫描仪。此外，如晒图仪等设备，由于企业业务量的限制和购置成本高，一般是委托专业机构完成，一般企业是没有的。 软环境是考核设计公司能否产生优秀作品的必备条件，只有设计环境幽雅、学习条件好、激励条件好、考核公平的企业才能产生更多好的作品。
555芯片和R1、R2、C1组成无稳态多谐振荡器，振荡频率f=1.44/(R1+2R2)C1，振荡频率2Hz左右，即每秒闪烁两次，若LED1----LED4选用不同颜色的发光二极管，更添光彩，R3、R4为限流电阻。
单模光纤：中心玻璃芯较细（芯径一般为9或10μm），只能传一种模式的光。因此，其模间色散很小，适用于远程通讯，但其色度色散起主要作用，这样单模光纤对光源的谱宽和稳定性有较高的要求，即谱宽要窄，稳定性要好。 多模光纤：中心玻璃芯较粗（50或μm），可传多种模式的光。但其模间色散较大，这就限制了传输数字信号的频率，而且随距离的增加会更加严重。传输距离较近，最多几公里。
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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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