预训练模型在NLP大放异彩，并开启了预训练-微调的NLP范式时代。由于工业领域相关业务的复杂性，以及工业应用对推理性能的要求，大规模预训练模型往往不能简单直接地被应用于NLP业务中。本文将为大家带来小米在预训练模型的探索与优化。
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。
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
智能制造典型场景是智能工厂的基本组成单元，面向产品全生命周期、生产制造全过程和供应链全环节核心问题，通过新一代信息技术与先进制造技术的深度融合，部署智能制造装备、工业软件和系统，实现具备协同和自治特征、具有特定功能和实际价值的应用。十余年来，工业和信息化部会同相关部门深入实施智能制造工程，通过新模式应用探索、智能工厂建设、解决方案攻关等，总结形成了一批智能制造典型场景，为制造企业数字化转型、智能化升级提供有益参考。
以“践行能源革命，成就客户梦想”为服务宗旨，顺应云大物移智等技术创新应用发展趋势，全力构建清洁低碳、安全高效的现代综合能源服务体系,为能源用户提供规划、设计、投融资、建设及运营等能源服务。在此体系建设中同样面临海量设备接入管理的难题，是整个整个综合能源服务体系建设的基础。物联中心是一个面向能源系统“源-网-荷-储”各环节及其末梢，提供海量设备接入、设备虚实互映、设备管理及设备数据标准化的软件平台。
物联中心是一个面向能源系统“源-网-荷-储”各环节及其末梢，提供海量设备接入、设备虚实互映、设备管理及设备数据标准化的软件平台。
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