党的二十大提出，高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务。制造业高质量发展是经济高质量发展的核心，推进新型工业化、建设社会主义现代化强国要把制造业高质量发展放在更为突出的位置。
在技术融合方面，信息技术在工业发展中的影响力和渗透力将不断增强。工业发达国家的制造业正在加速朝着以计算机控制为主，以定制化、智能化、柔性化和集成化为特征精品的自动化生产方向发展。
通过简单个绍能源的概念与内涵，引出了新能源的内涵及其在国内外的应用.然后又介绍了未来几种新能源的发展和应用趋势，并且对新能源的现状及发展趋势进行了分析，论述了新能源在减少二氧化碳中的地位和作用，最后对新能源提出了未来展望
物流在现代经济生活中扮演者越来越重要的角色，随着经济的发展，物流的身影已经无处不在，已然成为“第三利润源泉”。当今经济的发展离不开物流，而物流技术与装备又是决定物流发展的关键。
信息技术是指有关信息的收集、识别、提取、变换、存贮、传递、处理、检索、检测、分析和利用等的技术。凡涉及到这些过程和技术的工作部门都可称作信息部门。
综合国际经验,对中国未来能源部门实现净零碳排放作出分析。报告设置了三个发展情景,希望通过不同场景的分析比较,为中国把握未来能源转型的时间表、路线图,统筹处理能源转型与能源安全的关系,提供更详实和定量化的分析,以及更加深入的思考。
微/纳米科学与技术是当今集机械工程、仪器科学与技术、光学工程、生物医学工程与微电子工程所产生的新兴、边缘、交叉前沿学科技术。微/纳米系统技术是以微机电系统为研究核心，以纳米机电系统为深入发展方向，并涉及相关微型化技术的国家战略高新技术[1]。微机电系统(Micro Electro MechanicalSystem,MEMS )和纳机电系统(Nano Electro Mechanical System,NEMS )是微米纳米技术的重要组成部分，逐渐形成一个新的技术领域。MEMS 已经在产业化道路上发展，NEMS 还处于基础研究阶段[2]。
信息资料迅速增长是当今社会的一大特点。有人统计，科技文献数量大约每 7 年增加1 倍，而一般的情报资料则以每 2年~3 年翻一番的速度增加。大量资料的存储、分析、检索和传播，迫切需要高密度、大容量的存储介质和管理系统。磁存储和光存储作为当今数据存储的两种常用方式，具有各自的特点。磁存储应用较早，适合与计算机联用，信息存取方便、可靠，技术相对成熟，得到了广泛的应用;光存储的发展及应用则是随着激光技术的发明，步入了高密度光学数据存储的新阶段，指明了未来数据存储的新方向.。
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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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