工业互联网工程技术人员 是干嘛的

工业互联网工程技术人员是负责设计、开发和维护工业互联网系统的专业人员。他们需要具备计算机技术、网络技术、物联网技术、大数据技术等方面的知识和技能，能够熟练掌握云计算、边缘计算、人工智能等技术，为企业提供智能化、数字化、自动化的解决方案和服务。他们的工作内容包括但不限于：系统架构设计、软件开发、数据库管理、网络配置与维护、数据分析、设备调试与维护等。

相关问题

工业互联网标识解析体系是

工业互联网标识解析体系是指将工业互联网中的实体、设备、传感器、物品等标识进行统一管理和解析的体系。它主要包括三个方面的内容：

1. 标识体系：统一定义和管理工业互联网中的标识，包括实体、设备、传感器、物品等的命名规则和标识格式。

2. 标识解析体系：将工业互联网中的标识进行解析，将其转换成具体的设备、传感器等实体对象，以便进行数据采集、监测、控制等操作。

3. 标识应用体系：将标识与数据、业务、应用等进行关联，实现工业互联网的智能化管理和应用，提高生产效率和质量。

TensorFlow是干嘛的

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它具有以下特点[^1]：
1. 可移植、跨平台性强：相同的代码和模型可以在服务器、PC和移动设备上运行，并且可以选择在CPU或GPU上运行。
2. 良好的社区生态：TensorFlow的官方文档详细阐述了所有函数和参数，并且有很多官方教程支持中文，降低了学习成本。
3. 内置算法非常完善：TensorFlow内嵌了机器学习中大部分常用的算法。
4. 适用于工业生产：TensorFlow内置了Service、分布式等结构，方便个人和企业进行模型的训练和部署。
5. 编程扩展性好：支持多种编程语言，如Python、C、R、Go等。

然而，TensorFlow也有一些缺点：
1. 调试困难：TensorFlow程序的调试相对麻烦，不能深入其内部进行调试。
2. 高阶API的使用复杂：TensorFlow中的许多高阶API使得修改自己的模型变得有一定难度。
3. 版本迁移麻烦：TensorFlow 1.x版本与TensorFlow 2.x版本之间存在较大差别，代码版本迁移相对麻烦。

TensorFlow的用途非常广泛，以下是一些使用TensorFlow开发的有趣项目[^2]：
1. Google翻译使用TensorFlow和TPU（Tensor Processing Units）进行翻译。
2. Project Magenta使用强化学习模型生成音乐，运用了TensorFlow。
3. 澳大利亚海洋生物学家使用TensorFlow来发现和理解濒临灭绝的海牛。
4. 一位日本农民使用TensorFlow开发了一个应用程序，通过物理特性如大小和形状对黄瓜进行分类。