系统总体采用 B/S 模式，用户使用浏览器能够完成所有操作，同时软件系统保证良好的可扩展性，上线后因需求变更可能存在的功能扩充，方便系统之间的衔接具备良好的扩展性，并在不改变软件的功能和外部可见性的情况下，便于改善软件的结构，提高软件的清晰性、可扩展性和可重用性进而方便其便捷管理，
社区是基层基础，只有基础坚固，国家大厦才能稳固。最关键是要发挥社区党组织的领导、引领作用，把社区建设好，把幼有所育、学有所教.劳有所得、病有所医、老有所养、住有所居、弱有所扶等目标实现好。
大家经常反馈，在日常开发过程中，找不到合适的数据来做训练。基于此，我们呕心沥血的整理了一下100+大数据集，希望助大家一臂之力，欢迎分享给更多的朋友们！
数据是驱动科技发展的源泉，平时我们科研中也经常需要在各种开源数据上验证自己模型的效果。那时间序列目前可以使用的开源数据集有哪些呢？本期为大家做一次较为全面的整理汇总。
车辆轨迹在交通流分析建模、驾驶行为分析和驾驶决策模型的设计、训练、验证方面都有很重要的作用。本期为数据集系列第四篇，介绍高质量的车辆轨迹数据集和获取方式。 第一篇：【数据集】交通领域开源数据集详细汇总 第二篇：【数据集】自动驾驶领域开源数据集详细汇总 第三篇：【数据集】交通网络数据集详细汇总
重庆长安汽车股份有限公司是中国汽车四大集团阵营企业，是一家开发、制造、销售全系列乘用车和商用车的汽车公司，其主要产品有全系列乘用车、小型商用车、轻型卡车、微型面包车和大中型客车，全系列发动机等。长安汽车始终以“引领汽车文明，造福人类生活”为使命，以客户为中心，以产品为主线，持续提供高品质的产品和服务，奋力推进第三次创业——创新创业计划，向智能低碳出行科技公司转型，为实现世界一流汽车企业努力奋斗。
全球工业自动化行业的竞争十分激烈，而国外工业自动化设备、工业自动化产品全球制造巨头仍然把控着许多国内上游产品供应的市场。 所谓工业自动化技术：是一种运用控制理论、仪器仪表、计算机和其他信息技术，对工业生产过程实现检测、控制、优化、调度、管理和决策，达到增加产量、提高质量、降低消耗、确保安全等目的综合性高技术，工业自动化包括工业自动化软件、硬件和系统三大部分。下面分别介绍在工业自动化领域的十大全球巨头情况如下：
信息技术的发展已经催生了新一轮科技革命和产业变革，特别是信息通信技术的发展已快速从消费互联网延伸到了产业互联网，装备制造行业的市场客户需求个性化、定制化趋势增强，市场竞争加剧，传统的管理与运营手段难以应对复杂多变的市场，需要通过数字化手段，快速响应市场需求的变化，重构企业新的核心竞争力。
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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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