PPT从制造技术的演进出发，通过介绍智能制造的基本概念、体系架构、核心技术、典型应用场景等内容，较为全面地阐述了智能制造的理论和实践知识。
设备全生命周期管理是企业指定固定组织、制定合适的运维管理规范、采用多种手段，运用一定的流程，对企业经营中用到的设备的采购、安装、运行、维护、维修、转移直到报废全过程进行管理，以保持设备良好运行状态，延长设备生命，降低运维成本，保障设备的有效使用。
近年来，MES已经在生产排产、订单执行、自动叫料、质量追溯、防止装配错误、产品状态跟踪等领域实现了广泛的应用，使得制造企业能够在客户订单驱动下进行快速、高质量、低成本的生产。同时随着全球工业4.0时代的来临，智能工厂、智能生产和智能物流将为制造业的发展注入新的动力，而MES作为生产环节智能化的主要工具，也必将在未来实现快速发展。
智能制造加工技术是指采用人工智能机器系统与人类专家结合的方式进行加工制造的一系列技术，智能制造加工技术是为满足社会需求服务的，依赖于社会发展和生产力水平的发展，依赖于科学技术的发展。 作者简介 ：陈龙灿 彭全 张钰柱 陈才，教材《智能制造加工技术》（ISBN：978-7-111-67257-9），本书是普通高等教育新工科·智能制造系列规划教材，配套电子课件、习题解答等资源。由机电微学堂公号原创发布。
在水利水务建设方面，应基于智慧城市建设的统一要求，重点推动智慧水务建设，显著提升环境治理能力，基于统一支撑体系和智慧城市大数据中心，推进水务在内的城市治理领域应用工程建设，并与智慧城市运行管理中心实现联动协同，将深化“智慧水务”建设作为城市治理体系的示范应用项目。
一种将真实世界信息和虚拟世界信息“无缝”集成的新技术，是把原本在现实世界的一定时间空间范围内很难体验到的实体信息（视觉信息、声音、味道、触觉等），通过电脑等科学技术，模拟仿真后再叠加，将虚拟的信息应用到真实世界，被人类感官所感知，从而达到超越现实的感官体验。
基于中服云CServer PaaS+CserverIOT物联网平台打造的开放式能源管理平台，致力于帮助工业领域各行业设备快速接入互联网，实现能源的网络化和智能化。同时，满足远程智能抄表，能耗分析，能耗报表等业务，帮助用户降低生活生产成本，提高经济效益，帮助多行业能源节能改造，实现用户的节能效益。
随着 5G 的逐渐落地，边缘计算、大数据、区块链等技术的逐渐成熟，需求侧相关应用场景的逐步发展，物联网产业链进入发展黄金期并逐步体现出规模效应。根据 statista 数据显示，2020 年全球物联网市场规模达到 2480亿美元，到 2025 年预计市场规模将超过 1.5 万亿美元，复合增长率达到44.59%，物联网产业链相关投资机会值得重视。本文详细梳理了物联网产业链上、中、下游三百余家相关公司，涉及物联网感知层、网络层、平台层、应用层，建议投资者重点关注。
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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。？
本文深入探讨工业物联网平台，阐述其架构、核心功能以及在各工业领域的应用实例，以及该领域的主要参与者及其主要产品，这些工业物联网公司及其工业物联网技术产品的优劣对比。分析面临的挑战并展望未来发展趋势，揭示工业物联网平台如何重塑工业生态，推动产业数字化转型迈向智能化。
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1.新一代大模型的推理能力正在不断增强2.基于高质量小数据集即可训练得到某个专业领域的高性能低成本推理模型 通过智能体(AI Agent)可以基于大模型实现各种较为复杂的智能应用系统 智能体”是否会成为未“推理大模型 + 知识图谱(知识库)来AI系统开发和应用的范式?
通过 DeepSeek的自动化分析，系统能够生成详细的审计底稿，包括审计过程、分析方法、数据来源及审计结果等内容，确保审计工作的透明性和可追溯性。DeepSeek 支持审计证据的电子化存储和管理，审计证据以电子形式存储，支持文档管理、版本控制和权限管理，方便审计人员快速查阅和追。
新一轮科技革命和产业变革迅猛发展,世界正处在一个从工业时代向信息时代加速转型的大变革时代。全球物质经济发展已经从增量阶段进入存量阶段,资源、能源和环境的刚性约束日益增强,只有深人推进信息技术和实体经济深度融合,全面加速数字化转型,大力发展数字经济,才能改造提升传统动能,培育发展新动能,开辟全球更加广阔的新发展空间。
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?
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