| 字段 | 字段内容 |
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| 001 | 01h0605254 |
| 005 | 20241016083457.0 |
| 010 | $a: 978-7-302-63768-4$d: CNY118.00 |
| 099 | $a: CAL 012023145906 |
| 100 | $a: 20231020d2023 em y0chiy50 ea |
| 101 | $a: chi |
| 102 | $a: CN$b: 110000 |
| 105 | $a: ak a 000yy |
| 106 | $a: r |
| 200 | $a: 工业大数据与知识图谱$A: gong ye da shu ju yu zhi shi tu pu$f: 王坚, 戴毅茹, 凌卫青编著 |
| 210 | $a: 北京$c: 清华大学出版社$d: 2023 |
| 215 | $a: 210页$c: 图 (部分彩图)$d: 26cm |
| 312 | $a: 英文并列题目取自封 |
| 320 | $a: 有书目 |
| 330 | $a: 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)数据为基础，围绕人工智能先进技术即知识图谱，探讨知识发现、知识图谱构建、知识服务、工业智能制造及知识服务平台等核心关键技术；第三篇基于前两篇的关键技术创新，开展重点行业、重点领域的典型场景应用，围绕钢铁、民用航空、电气等国民经济支柱行业，聚焦节能潜力分析、设备健康管理及预测性维护、知识组织管理等重点领域，开展应用实践工作。 |
| 510 | $a: Industrial big data and knowledge graph$z: eng |
| 606 | $a: 知识管理$A: zhi shi guan li$x: 智能技术$x: 应用$x: 研究 |
| 690 | $a: G302$v: 5 |
| 701 | $a: 凌卫青$A: ling wei qing$4: 编著 |
| 801 | $a: CN$b: 北京荣景苑图书有限公司$c: 20241012 |
| 905 | $a: SXCDS$b: 01441352-54$h: 3$d: F407.4$e: 20$r: CNY118.00 |
| 920 | $a: 150900$z: 1 |
| 998 | $a: SXUFE |
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