目前，各军工企业已经建立了多种业务应用系统，涉及的数据类型繁多，积累了大量业务数据。但由于数据标准化体系不健全、基础数据质量不佳，导致各系统之间的交互成本高、数据采集难、精益管控难、横向协同弱，从而出现无法发挥基于数据协同的数字化管理效能等问题。基于数字化的装备制造，即要实现“设计-采购-生 产-试验-交付-售后”一体化管理，首先要解决的就是如何确保关键基础信息在跨单位、跨网络、跨系统的情况下唯一识别并贯穿始终。
基于高度自动化的物流、仓储及柔性加工制造能力基础上，以建设产线主控系统为核心，与上下层信息系统 高度集成、协同的智能信息化管理平台。通过车间产线管控系统的建设，实现数字化工厂车间协同运营，让生产变得更有序、可控。使增材中心能够对订单实现快速响应、高效协同、快速交付高质量产品的能力，同时，促进智能化增材制造全产业的链协同发展。 n 提高产线自动化程度 n 提升车间整体运行可靠性 n 提升车间生产执行管理能力 n 生产全过程可视化 n 提升设备的精细化管理 n 加强车间能耗分析管控 n 生产运营一体化分析展示
中服云DTU是一款专门为自动化，信息化，物联网等应用而开发的高性价比物联网网关，具有透传、边缘采集，数据定时上报，数据变化上报，远程反控制等功能。
将企业大量、重复财务核算从企业个体中抽出集中到一个新的自主业务单元（共享服务中心SSC），共享服务中心通过市场化运营机制提供计费服务，设有专门的管理机构，目的是提高效率、创造价值、节约成本以及提高对客户服务的质量。
如今信息化应用深入到一定程度，已经从单元工具使用进入 集成和协同阶段，自然而然就将管理过程和生产流程的优化提 到议事日程。数字化网络可以把我们所使用的工具、手段、 人的能力通过集成和协同的方式达到最佳和最优。
随着 2015 年《巴黎协定》的通过，世界各国领导人强调必须在本世纪末将全球温升控制在 1.5℃以 内，以遏制气候变化的负面影响。中国的目标是在 2030 年前实现碳达峰，并在 2060 年前实现碳中和。 欧盟的约束性目标是到 2050 年实现气候中和。实现这些目标需要对能源系统进行重大改革，包括基础设 施、规划和监管，以及各能源部门的协调发展。这意味着未来几十年，全球能源系统都将经历深刻转型。 在这一转型阶段，可变可再生能源（VRE）的占比逐渐提升，技术不确定性带来了新的风险，需要重新 定义能源安全的概念
随着人工智能(AI)技术的兴起，大模型成为从信息化走向数智化的重要驱动力。虽然基于大算力支持和超大规模语言数据作为训练样本的大模型技术能够支持自动文摘、机器翻译等基础通用任务，但在医疗、金融等专业领域中，由于缺乏行业知识，无法满足定制化、精细化和行业化的需求。因此，需要基础大模型提供方与垂直行业的企业合作，共同开发行业大模型。例如，百度的“文心一言”大模型就与汽车、能源、医疗、金融等11个行业的企业合作.创造了国内首个全面开放的大型语言模型。这样的合作主要发生存大型企业之问.对于中小型企业来说，直接应用这种基础大型模型仍然存在一定难度。
物联网项目（loT项目）可以最好地描述为通过使用互联网连接的物理对象。这项最新的技术进步已经与人类保持互动，因为它已经展示了它的效率。
模态是指某件事发生或经历的方式，当一个研究问题包含多种这样的模态时，它就被描述为多模态。多模态机器学习旨在构建可以处理和关联来自多种模态的信息的模型。鉴于数据的异构性，多模态机器学习研究领域为计算研究人员带来了一些独特的挑战。在本文中，我们确定并探索了围绕多模态机器学习的五个核心技术挑战（以及相关的子挑战）即：表示、翻译、对齐、融合和共同学习。
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