其实租房给我最大的感触就是没有归属感，在这个城市，我们还是异乡客,孤零零的,来去无牵挂,我渴望有自己的房子自己的家，不用被房东赶来赶去，可以随心情装饰自己的房子，可以在自己的房子里宴请朋友，可以带父母来北京逛逛....” ...能长租的房子不好找，搬家是比较麻烦的。遇上房东要把房子出手,马上就要搬家,赶来赶去,搬三次家犹如着
传统项目：确定 单项目 设备交付 数字化转型项目 ： 不确定 项目集 业务交付 管理维度：量变引起质变，对项目管理专业能力要求指数级提升； 交付目标：从完成设备硬件交付变为与客户一起实现业务成功。 从固定靶到移动靶，原有1套项目管理体系不再适用，从0开始。
？本书首先对工业数据采集进行了概述性介绍，包括工业数据采集的定义、意义、范围、实现4方面内容；然后，设置了工业设备数据采集、生产能源数据采集、生产管理数据采集3种不同工业场景下典型的采集项目。在项目实施的过程中，重点介绍如何规划数据采集方案，运用什么工具、软件、硬件、耗材等实施采集工作，以及实施该工作需要掌握的知识和技能。 书中的3个项目均从企业需求的场景故事引入需要完成的任务内容，并按照项目实施的关键工作环节设置任务，包括规划采集方案、安装调试采集设备、配置采集设备软件、接入工业互联网平台和校验数据。
工业互联网是第四次工业革命的重要基石，推动经济高质量发展的重要引擎。 工业互联网的发展关键在于人才。工业互联网人才是新一轮科技革命和产业革命 的重要战略资源，也是国家和企业竞争的核心。了解我国当前工业互联网人才现 状，对于工业互联网人才培养和人才队伍建设具有重要战略意义。
◆ 按照官方定义，工业互联网指的是第一代网络信息技术与制造业深度融合的产物，是实现产业数字化、网络化、智能化发展的重要基础 设施，在中国“新基建”中属于新型通信基础设施的范畴，通过人、机、物的全面互联，全要素、全产业链、全价值链的全面链接，推 动形成全新的工业生产制造和服务体系，成为工业经济转型升级的关键依托、重要途径、全新生态。 ◆ 工业互联网是一项融合发展的技术，包含网络、平台、安全三大体系，每个体系中都包含了提供各项硬件、软件及解决方案的工业互联 网服务商，为企业或相关政府机构提供整体解决方案。
5G，助力高端装备智能制造升级，满足不同工业制造应用场景需求，高便捷、快响应、超高速、高可靠。
实现 “一次申报、一次查验、一次放行”的新型监管模式 ？ 海关：司机/车辆电子车牌、光学车牌，电子关锁，集装箱箱号，地磅 等 ？ 国检：司机/车辆电子车牌、光学车牌，司机体温等 ？ 边检：司机/车辆电子车牌、光学车牌，指纹，人脸，证照等
各行各业虽然早就着手研究节能减排问题，虽见成效， 但还面临着以下挑战： n 利用何种手段分析能源利用的效率； n 如何量化地、准确地评估节能的效果； n 如何有效选择、管理、运用众多的节能技术、节能产品； n 如何有效监控众多用电、用水单元。
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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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