智慧农业产业园构建四大体系健康食品追溯体系、休闲养生服务体系、智慧管理监控体系、智慧感知营销体系。视频实时发布系统、食品溯源系统、环境监测系统、食品安全第三方服务、智慧感知系统、营销管理系统、机房工程。
O2O为零售行业提供产品流、支付流、信息流、服务流等线上线下一体化融合打通的服务升级解决方案，构建无边界零售.智能化运营、线上线下同步统营的生意模式。实现任何实时间，任何地点的订单管理。
通过培训和管理,打造一支有理想、有能力、顾问式、职业化、指哪打哪、高绩效的销售团队。在销售过程中,客户提的一个问题,销售人员回答不出来或回答的不是很好,信任就会慢慢丧失,最后客户也不会跟你合作。反之,不断的增加对你的信任和权威，最后客户也就听你的了。
随着现代城市建设的快速发展，城市生活垃圾处理问题日益突出，城市生活垃圾管理已成为研究热点。目前，XX正处在经济快速发展阶段，城市化速度居世 界前列， 城市数量和规模不断扩大，城市生活垃圾数量也随之在迅速增加，它不仅影响城市景观，造成“垃圾围城”的现象，同时也对环境造成了严重的污染，对居民的健康构成威胁。垃圾处理已成为城市发展中的棘手问题.
在互联网时代，利用信息化手段，支撑简政放权，加强事中事后监管，通过互联网与政务服务深度融合，实现“一号一窗一网”目标，促使服务流程显著优化，服务模式更加多元，服务渠道更为畅通，让居民和企业少跑腿、好办事、不添堵
大数据平台关键技术 企业数据平面 “在大数据领域， 不能充分形成大数据使用能力的竞争者将被淘汰” 全球布局、全面覆盖大数据领域关键技术
在物流行业，众多企业早已通过智慧企业建设为自己添置了各种装备法宝，通过数字化转型，以优化服务，技术创新，管理提升及开展新业务。他们的实践对我们也很有借鉴意义。
企业信息化建设总体规划.ppt,在 R/3 系统中,外部采购处理过程是按照以下流程组织的: 确定需求:相应的用户部门手工向采购部门递交一份物料申请以及一份采购申请。
没有账户，需要注册
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。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
在工业过程监测中，长期平稳特征在表示基本统计信息方面起着重要作用。然而，基于自编码器的方法通过实现原始数据的数值近似来提取深度特征，这可能会导致隐藏的平稳信息的破坏。为了解决这个问题，本文提出了一种基于平稳特征重构的协整堆叠自编码器模型，以在模型训练过程中保持长期均衡关系。推理标准。通过重构平稳特征，所提出的网络能够保留非平稳变量之间的有益关系。最后，在两种情况下验证了所提出方法的故障检测性能。
钢包炉气精炼、钢水温度、极梯度升压；光梯度增强机；灰狼优化：SHapley加法运算
现代工业装置普遍表现出规模大、过程长、多单元协同作业的特点，这使得时空分布具有内在性，质量稳定性通常难以保证。本文提出了一种基于质量相关时空信息分析的多单元协同监控框架。在该框架中，分别从单元级和过程级分析时空属性。首先，对于每个操作单元，采用当前特征提取策略构建质量监督时空支持区域。在该策略中，时间动态特征由具有注意力机制的长短期记忆（LSTM）网络提取。同时，利用互信息核主成分分析方法提取空间特征。其次，对于全厂过程，构建了一个三阶多单元时空特征张量进行特征融合。通过张量分解位置，探索了单元之间的相互关联和过程中的质量继承，并将原始特征空间分解为几个子空间。最后，在子空间上开发了一个多单元协同监测模型，并通过贝叶斯融合给出了综合监测结果，可以对监测结果进行合理的解释。所提出的框架在实际的热轧带钢生产过程中得到了验证。
现代制造过程通常包含多个子过程，过程变量的时空特征难以提取，这给传统的质量相关故障诊断带来了重大挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种由图注意力网络驱动的故障检测模型——集成门控递归单元规范变量分析（GATRU-CVA）。首先，利用领域专家的知识和历史数据构建子块知识图。接下来，为全局变量构建了图注意力网络（GAT）的空间特征提取器。此外，使用子块知识图将全局空间特征划分为子块，并构建相应的时间特征提取器。然后，考虑到过程动态特性，使用CVA基于时空特征对过程进行建模，并计算相应的统计数据。阈值由核密度估计器（KDE）方法确定。最后，使用热轧带钢机过程（HSMP）的实际生产数据来验证所提出的模型。结果表明，该方法对HSMP的正确监测率（CMR）为97%与其他比较故障检测方法相比。关键词：规范变量分析、故障检测、门控递归单元（GRU）、图注意力网络（GAT）知识图。
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