随着“工业 4.0”时代的到来，对工业现代化和智能化的要求与日俱增，“智能制造”成为现今工业领域发展的方向。工业流水线作为生产制造的基础，其自动化的升级改造尤其重要，相关技术日渐成为研究热点。智能抓取作为实现工业流水线自动化的核心环节，相关技术系统性的改进升级刻不容缓。工件识别是智能抓取的关键环节，因此，关于工件智能识别技术的研究就显得至关重要。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
从260年前的第一次工业革命，到以人工智能、大数据、物联网为代表的数字技术驱动的第四次工业革命，人类社会经历了蒸汽时代、电气时代、信息时代，并正在处于智能时代之中。每一次的跨越式的进步，都是由技术变革带来生产力的大幅提升，并催生出全新的行业，全新的生态，推动着时代不断向前。
中服云方案库，涵盖大数据、AI、物联网、数字化、智能制造、智能家居、智能楼宇、智能建筑、智慧城市、智慧场景、安防、5G+、模型算法、技术软件、行业展望、行业报告等各行各业相关方案资源。
虽然我国数字乡村建设取得初步成效，但仍面临数字乡村各领域发展不充分、区域发展不平衡、试点项目难推广、体制机制不健全等方面的问题和挑战。因此，深化县域数字乡村发展水平测度及进展研究，对于厘清县域数字乡村发展最新趋势、明晰发展方向与不足、优化支持政策设计具有重要意义。
今年是 ESG 理念在全球提出的二十周年。尽管围绕 ESG 的争议仍未停歇，但回望会发现， 我们已经在这条道路上取得了巨大进.
数据治理是数字化转型的基础：2020年8月19号国务院国资委颁布了《关于加快推进国有企业数字化转型工作 的通知》，将构建数据治理体系作为夯实数字化转型基础的重要内容之一。
生产车间通过自动化改造、引进先进生产线等方式实现了机器换人，然而没有实现人际互联、制造执行系统没有跟ERP计划系统联动，企业需要通过设备数据采集呈现到MES系统，实现数字化车间，做到计划、执行全程透明化、可追溯。 实现人、机、料、法、环、质量全面管理
基于人工智能的风电机组故障诊断与预测性维护系统开发是一个复杂且多层次的任务，涉及数据采集、预处理、特征提取、模型构建、故障诊断和预测等多个环节。以下是根据我搜索到的资料
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