.............................................................................................. 1 3 术语和定义................................................................................................ 188 户用计量仪表数据传输技术条件 DL/T 645 多功能电能表通信规约 JJF 1356 重点用能单位能源计量审查规范 JT/T 1258 港口能源计量导则 3 术语和定义 GB/T 39218 界定的以及下列术语和定义适用于本文件。 3.1 智慧化工园区能源管理系统 energy management system of smart chemical industry park

工艺、 设备及其他各类资源统一库，支持根据优选目录筛选排序 2. 支持专人专责进行资源库管理，支持基于流程的入库管理 3. 能够构建标准件、元器件、通用件（包括产品、组件、模 块等）、知识、术语、标准规范等各类资源库的建立 4. 资源实例支持随设计过程进行积累，也支持已有的或购买 的资源库对象批量导入 5. 资源库支持各类属性的定制和管理，支持基于三维和二维 查询、查看、比较等 工艺路线编辑 Page 37 6/27/2022 结构化零件工艺编制及管理业务场景 • 梳理厂内典型、常用的工艺模板，实现快速生成结构化工艺，缩短工艺编制周期； • 实现对厂内典型工艺术语的管理和设计过程快速引用，提高工艺编制效率 • 对工艺信息进行结构化管理，有助于工艺的细化、量化； • NC 代码在系统中进行管理，通过系统集成下发到现场，可以有效避免现场代码版本管理混乱的问题，减少加工出错的几率。 题，减少加工出错的几率。 1. 以 3P1R 数据模型将工艺信息进行结构化管理，形成 BOP 2. 支持创建各类型零件工艺、工序及工步对象，在编辑过程 可以选用工艺资源、调用典型工艺术语等 3. 支持通过典型工艺的方式创建各类型零件工艺、工序及工 步对象 4. 支持在工序对象上定义工时定额，通过权限管理，确保只 有专人可以维护工时定额 5. 通过 NX 同步建模技术，实现基于设计模型生成工序模型，

的要求，如下述标准及规范要求相互间有出入时则以最新的较严格者为准。本设计遵循的 相关标准规范包括： 1) GB/T 18725-2008 制造业信息化 技术术语 2) GB/T 18757 2002 工业自动化系统企业参考体系结构与方法论 3) GB/T 10113 2003 分类与编码通用术语 4) GB/T 22124.3-2010 面向装备制造业产品全生命周期工艺知识 第 3 部分 通用制造工 艺描述与表达规范 艺描述与表达规范 5) GB/T 26327-2010 企业信息化系统集成实施指南 6) GB/T 26335-2010 工业企业信息化集成系统规范 7) GB/T 25486-2010 网络化制造技术术语 8) GB/T 25487-2010 网络化制造系统应用实施规范.pdf 9) GB/T 25489-2010 网络化制造系统功能规划技术规范(1) 10) GB/T 26119-2010 绿色制造 部分：制造运行管理的活动模型 18) GB/T 20720.2-2006 企业控制系统集成 第 2 部分：对象模型属性 19) GB/T 20720.1-2006 企业控制系统集成 第 1 部分：模型和术语 20) GB/T 16642-1996 计算机集成制造系统体系结构 22) GB/T 18999-2003 工业自动化系统 企业模型的概念与规则 23) GB/T 25109.3-2010 企业资源计划

1 范围 1 ……………………………………………………………………………………………………… 2 规范性引用文件 1 ………………………………………………………………………………………… 3 术语和定义 1 ……………………………………………………………………………………………… 4 缩略语 2 …………………………………………………………………………………………………… 5 基本原则 2 职业健康安全管理体系 要求及使用指南 GB50052 供配电系统设计规范 GB50160 石油化工企业设计防火标准 GB51054 城市消防站设计规范 GA622 消防特勤队(站)装备配备标准 3 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 3. 1 化工园区 chemicalindustrypark 由多个相关联的化工企业构成,以发展石化和化工产业为导向、地理边界和管理主体明确、基础设 施和管理体系完整的工业区域。

练的 机器学习模型，因此这类模型能够识别、翻译、预测 并生成文本、图像、音乐等内容。比如 BERT、GPT、 PaLM、BLOOM、LLaMA 和 Chinchilla，就都属于 大型语言模型。 术语须知 探讨采用生成式人工智能所面临的挑战 • 从试点转向生产 • 选择卓越的高性能基础模型（FM） • 使用专有数据来增强基础 FM，打造与众不同的应用程序 • 保护数据并控制数据共享方式

...........................................................................................8 1.2. 术语及缩略语............................................................................................... 要素，生产计划只能做到按 天按批生产，无法实现自动排产到分钟、到机台、到人员，在制品仓的库存难 实时和准确反映。 1) 本期项目是在 XX 电线电缆车间实施制造执行系统(MES)。 1.2.术语及缩略语 项目 说明 XX-MES XX 制造执行系统 XX-ESB XX 企业服务总线 XX-SCADA XX 数据采集和监视控制系统 XX-HMI XX 工业现场人机交互系统 OPC-UA

一项全新的 挑战了。 因此，车辆开发部总监 Sally Povolotsky 和她的团队采取了 早期原型设计，并通过完整的工程项目完成设计，推出了“1 号工作成果”，“1 号工作成果”是业界术语，指第一辆下 线的汽车。 目前，这支总部设在英国的团队处于可行性阶段，正在回顾 各个市场的现有数据，设计和立法。此后，团队将开始使用 西门子生态系统，创建工程级数字化双胞胎。 请于此处查看案例研究。

随后本文介绍了大语言模型的技术原理。事实上，大语言模型并不神秘，它只不过是利用大量真实文本所 训练出的“下一词预测器”（Next Token Predictor)。这一部分还介绍了与大模型相关的一系列术语，透过这 些术语，我们可以更好地看出大模型日新月异发展背后的本质；而理解了大语言模型的本质，我们才能够更加 客观地对待大模型取得的种种进展，破除对它们的迷信，并且更加正确、高效率地利用人工智能。 接下来 个词的“注意力”。最后，n 行 n 列的注意力矩阵与 n 行 d 列的 V 矩阵 相乘，得到加权平均值。基于 Attention 公式（2），我们可以理解 Q, K, V 字母选取的由来：类比于搜索引擎 中的术语，Q、K、V 分别表示查询（Query）、键（Key）和值（Value）矩阵。通过比较“查询”Q 和“键” K 之间的相似度 (即 QKT )，我们从对“值”V 进行加权平均：相似度高的权重高，而相似度低的权重较低。

数据集的规模 种类 数据的多元化：资源、种类、 结构等 速率 数据产生的速度、分析、与使 用 精确性 可信的质量描述数据集 如今分析学存在许多不统 一 的概念 - 对“大数据”术语拥有多种定义 14/115 通常与大数据相关联的属性 大数据领域下广泛的科技产 品 / 解决方案 ProetsingnanceReports GIGABYTES TERABYTES PETABYTES EXABYTES rds OLTP Analysis 如今分析学存在许多不统一的概念 - 对“大数据”术语拥有多种定义 用大数据治理连 接大数据与业务创新 网络数据通信数据信用数据客户数据 15/115 大数据治理 数据 治理 采集数据 传感器数据社交媒体 IT/OT 图像视频

（二）数据驱动决策 集成纺织行业专用大语言模型，支持技术人员通过自然语言查询质量档案、分析质量数据、生成质量 报告，并自动生成工艺改进建议。该模型深度融合纺织行业知识，能够理解复杂的纺织工艺和质量术语，为 质量改进提供智能化支持。 （四）纺织行业大语言模型（Textile-LLM）驱动的质量改进建议 通过设备故障的精准预测和及时维护，设备综合利用率（OEE）大幅提升，减少了因设备故障导致的生 CAD图纸及复杂维修记录效率低、错误率高 的问题，树根互联联合蛇口友联造船厂开发了行业多模态AI大模型应用，旨在通过智能化手段优化报价流 程，提升企业竞争力。 一、背景情况 内置3000余个专业术语和200多个船型维修标准的行业知识图谱，支持持续迭代优化。模型可根据不 同船东的偏好动态调整输出逻辑，实现个性化报价。通过区块链技术实现报价记录的可追溯与防篡改，满足 船东审计要求。数据治理符合IS （一）技术融合 整合了自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和知识图谱技术，协同分析全英文技术文档、CAD图纸 及结构化维修记录。基于根灵工业大模型微调，训练了超100万页船舶维修行业语料，精准识别专业术语、 损伤描述等关键信息。采用本地GPU集群与公有云弹性算力相结合的架构，既保障数据处理的高效性，又 满足企业数据安全需求，单次报价响应时间从7天缩短至1.5天。 （一）多模态数据融合 二、主要做法