工作湿度：10%~70%RH(无凝结)； 6.3.6.控制软件 1.智能控制及管理系统软件 V1.1 运行环境： 基于 Windows 或 Linux 操作系统的系统服务器。 开发语言: JAVA 开发语言及 MYSQL5 数据库，该架构软件移植性非常强， 可适用于多个平台。 软件功能： a.设备集中及远程智能化控制： 通过监控中心的控制端和移动智能终端可对所有灯光、空调及插 座 不需要全网停运，网关、服务器、终端应用均可远程维护和升级。 2.智能控制企业版 Android 及苹果 PAD 版软件 运行环境： 运行 Android 及平果系统的手机或者平板。 开发语言： Java 开发语言。 软件功能： a. 支 持 设 备集中智能控 制和管理； b.支持设备无线远程控制和管理； c.支持安防监控和实时告警信息及图像接收； 83 教育信息化智能解决专家 d 种 素质教育，学生需要具备的核心素养包括软件编程能力，智能电子认知和应用能 力，3D 结构设计能力以及创新意识及造物方法。 普及化创客教育的目的就是让学生具备以上核心素养，这需要有相应的课程 学习来达成，各个学段涉及到的课程内容由浅到深、循序渐进： 年级 学期 课程内容 培养能力 小学 四年级 上学期 Scratch 创意编程 软件编程能力 下学期 初级实验箱 智能电子认知能力

内存性能劣化 [1, 27]；阿里云利用 CXL 交换机，实现云数据库的内存池化和数据共享 [28]。 支持分 离式数 据中心 架构的 软件栈 支持分离式架构的软件 栈主要集中在简化编程 复杂性、提升远程资源访 问效率、优化资源池化与 调度策略，以及增强系统 可扩展性与高可用性等 方面，为大规模异构资源 的统一管理与高效利用 提供支撑。 OSDI SOSP NSDI 华为云在分离式数据中心运行时方面，提出通过分层接口和声明式 API 实现数据系统与硬件的解耦，提升了资源利用率和系统扩展性。随后，又通过挖掘多线 程程序的异步性，进一步优化了分离式内存的访问性能和编程易用性 [31, 32]。 • IR 运行时: Google 和 OneFlow 针对 AI 场景下的多样的硬件资源集群，提出了支持算子 粒度任务执行的运行时，通过统一抽象算子来支持不同 CPU、GPU、FPGA 统落地部署的重要挑战。 1.2.3 支持分离式数据中心架构的软件栈 尽管分离式数据中心架构通过将计算、存储、内存等关键资源进行解耦与池化，为云服务带来了更 高的灵活性与可扩展性，但这种架构也带来了编程复杂性提升、远程资源访问效率降低、资源调度与管 理难度增加等新挑战。为此，国际国内均开始围绕分离式操作系统、分离式运行时及 IR（Intermediate Representation）运行时的软件栈进行创新设计，图

o 行 / 函数级实时续写 在编程时， 系统会根据你写的内容和 语法规则， 自动推荐可能的代码片段 代码注释 快速生成方法和行内注释， 减少编 写注释所需时间， 提高代码可读 性 代码解读 支持系统级别和方法全链路代码解 读， 并生成相关逻辑图 、时序图 等 自然语言转代码 通过自然语言描述需求， 在编辑器区域直接生成代 码 AI 辅助编程初步提升开发效 率 代码 Review 大模型在研发效能上的初步探索 o o o 单元测试案例及代码 提取代码中的单元测试案例 、以及单元测试的代码， 更精准的做代码微 调 微调模型的试验之路是否可行 困难 前期辅助编程方案并无法在研发流程中解决开发太多的痛点。 大模型辅助研发遇到的困难 需求分析 10% 好的需求分析工作对后期的研发有极大帮助 方案设计 8% 方案设计是系统稳定性 、健壮性 、可扩展性、

企业办公管理 自动化办公系统的 办公文档、人力资 源等资料 结构化 半结构化 非结构化 没有严格的时效 性要求、需要定 期同步 非实时 企业生产信息 工业控制系统 分散控制系统、可 编程控制器 PLC 结构化 需要实时监控、 实时反馈控制 实时 生产监控系统 数据采集与监视控 制系统 结构化 需要实时监控、 实时反馈控制 实时 各类传感器 外挂式传感器、条 码、射频识别 010101011010 01010101 01010101 01010101101 数据存储 二、工业大数据采集 本教材以 MySQL 为数据存储的工 具，它采用的是标准化的 SQL 语言， 使得数据的存取和更新更加容易，对于 复杂的查询也非常方便。 MySQL 的体积小、速度快、成本 低，能够及时处理上千万条记录，初步 满足和支持大数据存储所需的高并发读 写和高效率读写需求。随着其分库与分 采集 PLC 数据 二、工业大数据采集 PLC 主要由 CPU （中央处理器）、存储器、 通信接口和输入 / 输出单元组成。 存储器 CPU 通信接口 输入 输出 电源 下装 上载 编程电脑 PLC 的组成 采集 PLC 数据 二、工业大数据采集 存储器 CPU 模块 输入 / 输出单元 通信接口 功能性强 PLC 的数据存储区容量巨大，可存 储大量输入 / 输出、中间变量信

用ShareAgent搭建知识智能体，不仅实现知识问答，更打通 数据孤岛与知识暗流，构建“问题-答案-行动”闭环，推动组 织决策从经验驱动升级为数据智能驱动 03. 研发助手搭建  ShareAgent的研发智能体，利用自然语言处理和机器学习技 术，结合纷享开发平台的业务场景和 APL，集成在纷享销客开 发平台的代码编辑中，帮助开发者快速编写高质量的代码 无代码快速构建 多数据源模型接入 多种预置场景与动作 安全可信任 ShareAI-服务场景AI产品总览 全天候智能响应，打造卓越服务体验 ShareAI 服务场景 7X24客服机器人 Agent 在线客服Agent 现场工程师Agent • 多渠道、多语言、多模态 • AI即时应答，全球需求自主 解决，突破服务时效边界 • 会话应答、邮件撰写、通话 摘要、业务查询，AI赋能客 服全链路效率与质量双提升 • 专注服务前、中、后场景，AI 推荐备件与方案、智能总结工 ent，智能应答释放人力 网页/门户 WhatsApp 微信服务号 多语言自如切换 自动创建工单跟进 多轮引导式对话 01. 多渠道响应全球客户需求  支持网页、小程序、微信服务号、WhatsApp等多渠道接入  7*24小时即时接待全球客户咨询，自主解答问题，自动创建 工单、案例、线索进行跟进 多国语言切换自如 自动创建工单线索跟进 图片语音动态识别 客户情绪感知自动转人工

软件 体系. 该体系构建了基于大语言模型的工业大模型, 其架构分为模型底座层、公共能力层和业务应用 层. 其中, 公共能力层提供时序数据、图像数据、文本数据等多模态处理能力, 业务应用层则结合具体 业务场景开发了多种类型的智能体, 包括图表智能体、低代码智能体、感知智能体、分析智能体、诊 断智能体、决策优化智能体和控制智能体. 这些智能体能够准确执行人类通过自然语言发出的各项任 务, 并通过组合调用公共能力层的能力来处理数据和知识 在流程工 业领域智能制造的快速发展过程中, 通过引入生产管理、实时优化、先进过程控制、零手动操作等技 术, 基于分布式控制系统 (distributed control system, DCS) 和可编程逻辑控制器 (programmable logic controller, PLC) 等控制系统的流程工业企业显著提升了生产装置的自动化水平, 实现了从少人化到无 人化操作的跨越, 并进一步推动了 当前阶段流程工业智能工厂核心工业软件尚不具备这种能力. 近年来, 以大语言模型为代表的新一代人工智能技术发展迅速 [6], 特别是在结合工业多模态预训 练机制与多模态融合能力后, 为流程工业智能工厂建设带来了新的契机 [6,7]. 例如, 针对工业时序数据 的生成, MetaIndux-TS [8] 等模型展现了显著的进步, 能够有效解决数据稀缺问题. 大语言模型强大的 交互能力和跨领域逻辑思考能力能够将流程工业

机器中，让机器来具备了感知、思考、 决策的能力。 2. 什么是人工智能？ 人工智能基本概念 1950 年，图灵在论文《计算机器与智能》中提出图灵测试，将机器智能定义为 “若 机器能通过自然语言对话让人类无法区分其与人类，则具备智能” 。这一测试方法 至今仍是衡量 AI 智能水平的重要标准，例如 ChatGPT 等大模型均以通过类似测 试为目标。 图灵通过图灵测试与图灵机构建了人工智能的理论框架，其密码学实践与哲学思 为 AI 计算优化的芯片，能够高效处理大量数据和复杂的算法。 1. 人工智能的关键技术 机器学习 深度学习 强化学习 智能芯片技术 基础算法技术 二 、关键技 术 计算机视觉 自然语言处理 语音处理 多模态分析推理技术 1. 人工智能的关键技术 感知技术 二 、关键技 术 人工智能研究的三个门派 符号主义，又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，是一种基于逻辑推理的智能模拟方法，认为人工智能源 相关技术 的关注与学习。 AI 的“ iPhone 时刻 ” 大模型的基本概念 大型语言模型 ( 又称 : 大语言模型、大模型 , 英文 :Large Language Model, 缩写 LLM) 是在大量语料库上训练 的机 器学习模型 , 使用自监督或半监督学习在大量未标记文本上训练数十亿个参数。大模型在语言理解方面表现出 非凡的能力 , 也能够执行从情感分析到数学推理的各种任务。 大模型与搜索引擎有着本质的不同

务混乱和决策 失误。 大数据处理框架 ：运用 Hadoop 和 Spark 等大数据处理框 架，对大规模的新材料数据进行分布式处理和分析。Hadoop 通过 MapReduce 编程模型实现对海量数据的并行处理， 将数据处理任务分解为 Map 和 Reduce 两个阶段， 分别 在集群的多个节点上并行执行， 适用于大规模数据的离线 分 析任务 。例如， 在对新材料实验数据进行统计分析时， Hadoop 的 MapReduce 模型， 将数据分散到集群的 各个 节点上进行并行计算，大大缩短了数据分析时 间。Spark 则 基于内存计算， 具有更高的处理速度和更灵 活的编程模型 ， 能够支持实时数据分析 、交互式查询和机 器学习算法的快速 迭代。在进行新材料性能预测模型训练 时，Spark 能够将训 练数据存储在内存中， 实现快速的数 据读取和计算， 加速模 型训练过程 的数据加载 到目标数据存储系统中 。同时， 结合自主开发 的数据处理算 法， 对 ETL 工具进行定制化扩展， 提高数 据处理的效率与 准确性。 继续延续上文总体结构内容 通过编写脚本语言， 实现对复杂数据清洗与转换任务的自 动 化调度与执行， 大大减少人工干预， 提高数据处理的时 效性 与稳定性 。例如， 在每天凌晨定时启动 ETL 任务， 对前一 天产生的新材料实验数据

讯飞文旅大模型是国内“AI+全域旅游”大模型落地标杆产品，通过深度解构文旅产业 生态，构建起游客、企业、政府三端协同的智能服务体系，实现了人工智能技术与全域旅游 场景的深度融合。 该模型依托前沿的大语言模型技术架构，创新打造覆盖游客服务、企业运营和政府监管 的全周期智慧化解决方案。在游客端，提供覆盖游客游玩全生命周期的 AI 伴游助手，满足 游客对文旅及周边从认识、认知到认购的深度体验。在企业端，为涉旅企业提供专属的 几点进行技术创新。 （一）创新技术赋能，打造本地化知识引擎 讯飞文旅大模型突破性地将先进的基座大模型与本地特色数据相结合，构建了本地专属 的文旅知识库。通过深度学习、自然语言处理等技术，对当地历史文化、风土人情、景点信 息、美食特产等进行深度挖掘和结构化处理，形成精准、全面、动态更新的知识图谱。该知 识库不仅能够准确理解用户意图，还能提供个性化、场景化的信息推荐和服务，例如根据用 则具 备弹性扩展、成本低廉等优势，适合中小型旅游企业快速接入。 （三）多模态交互方式，提升用户体验 讯飞文旅大模型突破传统文本交互的局限，支持文本、语音等多种交互模式。用户可以 通过自然语言与智能体进行对话，例如语音查询景点信息、语音查询酒店信息等，极大提升 了交互的便捷性和趣味性。同时，还支持多轮对话、上下文理解等功能，能够准确捕捉用户 意图，提供更加精准的服务。 以利川文旅

是设计风格而不是标准。 REST 通常基于使用 HTTP，URI，和 XML（标准通用标记语言下的一个子集）以 73 及 HTML（标准通用标记语言下的一个应用）这些现有的广泛流行的协议和标准。 REST 定义了一组体系架构原则，您可以根据这些原则设计以系统资源为中 心的 Web 服务，包括使用不同语言编写的客户端如何通过 HTTP 处理和传输资 源状态。 如何考虑使用它的 Web 服务的数量，REST Notation, JS 对象简谱) 是一种轻量级的数据交换格式。 它基于 ECMAScript (欧洲计算机协会制定的 js 规范)的一个子集，采用完全独立 于编程语言的文本格式来存储和表示数据。简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成 为理想的数据交换语言。 2.11.2. 应用接口 系统接口是一种非可视的系统界面，在多数情况下，对用户是透明的。本 节将对系统接口作较为详细的描述，并给出接口说明清单。 接口及以太网口，同时配备触摸组态屏 实现本地控制系统的仿真，操作人可以进行触摸操作，界面友好，易于管理， 同时屏幕会设置用户登录权限，定时段无人操作后会自动退出登录，避免其他 人员误操作，控制器自身具备可编程控制功能，能够在上位机通讯失效情况下， 不受上位机的影响，保证了供暖系统的安全性。 （4）供暖控制器或供暖上位机系统均能提供相应接口与第三方系统或设备 进行通讯。 3.3.系统方案 3.3