云南热区农业发展研究

《工业数字孪生与企业应用实践》以智能制造的各个阶段为视角，详尽阐述了工业数字孪生技术在产业智能化升级中的应用。通过提高生产、制造、装配、设计、规划和物料等方面的管理效率，以及降低试错成本，为智能制造带来显著的效益提升。本书共6章。第1章梳理数字孪生的发展历程，了解数字孪生的过去、现在和将来。第2章详细介绍工业数字孪生底层技术体系及关键技术。第3章拆解工业互联网支持下的数字孪生车间构建。第4章总结工

本书围绕“先进低碳能源技术的前沿追踪与预测研究”，依次开展“理论基础—方法框架—应用实践”的系统分析，通过全流程、递进式的研究，一步步精准识别低碳能源技术的研究前沿和发展方向，并将该理论方法应用于国家能源集团，服务于集团的低碳能源技术布局。系统构建了具有自主知识产权的“能源技术追踪预测系统”关键技术，具体创新点体现在：①揭示了“先进低碳能源技术的前沿追踪与预测”的理论基础和方法体系演变规律，研发了

工业大数据分析与知识图谱作为人工智能领域的核心技术，已经成为当前学术研究和工程应用的焦点，受到越来越多的关注。本书从技术和实践的角度，为读者阐述工业大数据分析和知识图谱的核心技术及其实践应用。本书内容分为三篇。第一篇以物联网数据为基础，围绕工业大数据技术的虚实融合的CPS核心内容，开展数据治理、数据分析、数据平台的相关阐述，揭示数据驱动的生产系统优化模式；第二篇以人（社会网）机（互联网）物（物联网

本书共分为7篇23章，分别从产业、环境、技术、政策等多个角度，通过对能源革命背景下化石能源清洁开发利用、能源革命背景下可再生能源的开发与利用、能源革命背景下能源化工产业环境承载、能源技术支撑体系及其产业化进展、中国能源政策的演进与评估以及能源产业升级评价等问题的研究，对能源革命背景下化石能源高级化问题进行系统性探讨，旨在对能源革命背景下的能源产业升级提供政策建议。

本书综合运用多源信息融合理论、组合预测理论、包容性检验原理、专家预测系统理论等知识，基于多源信息融合的思想，对我国能源需求预测模型进行研究，建立了基于多源信息融合的我国能源需求预测总体框架、基于同源信息融合的我国能源需求预测模型和基于异源信息的我国能源需求专家预测系统，采用基于多源信息融合的方法对2023—2030年我国能源需求量作出预测，为我国能源需求预测提供新的思路和方法，对我国中长期能源发展

本选题为教育部人文社会科学研究规划基金资助项目“精准扶贫战略下景区周边社区的自我可持续发展能力提升研究”（项目编号：18YJAZH057）研究成果之一。书稿以旅游影响相关理论与可持续发展理论为基础，根据社区和景区的不同区位关系，系统归纳与分析不同区位旅游社区自我可持续发展能力基本概念、提升研究及其特殊性，并运用案例分析法、描述性统计法和文献归纳法获取指标，构建旅游社区自我可持续发展能力框架。通过观

首先，本书指出云仓是实现数字化供应链的关键环节，阐述了云仓对于白酒产业数字化转型的作用；其次，本书针对目前白酒市场的企业物流现状的瓶颈，特别提出三种相对应的云仓模式，并遵循白酒产品选址布局原则，根据三种不同的云仓模式设计了“核心仓—中心仓—城市仓”的云仓网络布局方案。最后，本书提出了云仓布局转型的风险和保障措施要求，以为白酒产品打造智慧、快捷、优质的供应链。本书为白酒企业数字化转型和云仓布局提供了

产业地产项目建设容易，招商难，这似乎已经成为众多产业地产开发商的共同感受，不管是政府主导的园区、还是开发商开发的产业地产项目，或者是传统实体企业将自己多余的工业用地开发租售。如何将目标企业引入园区，实现产品的快速去化，这已经成为产业地产项目实现可持续发展必须解决的问题。本书由中经研究结合上百个产业地产项目的成功服务经验和近五十个招商成功案例，运用理论和实践相结合的方法，全面系统的论述产业地产八大定

数字化转型是企业在数字经济时代面对的重大战略选择，其本质是通过有效地使用数据资源对业务进行全面的升级和优化，提高企业的综合产业竞争力。本书将数据科学作为出发点，结合大数据、人工智能技术，以数据分析的方法和理论为观察视角，介绍了企业数字化转型的核心知识概念及主要的应用实践策略。本书共8章，分为数据科学原理、数据科学技术、数字化业务实践，以及数字化产业目标四个主要部分。数据科学原理部分（第2章）主要讨