大数据时代,心得体会
大数据,心得体篇一：大数据时代记录与心得体会大数据时代书面记录与心得体会20XX年5月12日，听取了大数据时代相关技术的技术讲座。
当今，大数据的到来，已经成为现实生活中无法逃避的挑战。
每当我们要做出决策的时候，大数据就无处不在。
大数据术语广泛地出现也使得人们渐渐明白了它的重要性。
大数据渐渐向人们展现了它为学术、工业和政府带来的巨大机遇。
与此同时，大数据也向参与的各方提出了巨大的挑战。
大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。
“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求。
事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。
麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。
而在零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。
大数据在个人隐私的方面，大量数据经常含有一些详细的潜在的能够展示有关我们的信息，逐渐引起了我们对个人隐私的担忧。
一些处理大数据公司需要认真的对待这个问题。
工业大数据市场现状及前景调研
市场前景分析调研趋势工业大数据市场及前景调研这里输入您公司的名称调研报告、分析报告、市场分析、前景分析、发展前景目录CONTENTS行业现状BACKGROUND政策环境POLICY市场规模MARKETANALYSIS竞争分析COMPETITION趋势预测PROSPECT投资分析INVESTMENTANALYSIS行业现状BACKGROUND行业定义产业分析行业地位行业介绍行业结构行业定义4工业大数据行业“工业大数据行业是指从事国民经济中工业大数据相关性质的生产或其他经济社会的经营单位或者个体的组织结构体系。
深刻认知工业大数据行业的定义和范围，对预测并引导工业大数据行业的未来发展趋势，判断行业投资价值至关重要。
“产业分析5工业大数据产业链分析通过对工业大数据产业链的分析，研究产业链上下游用户、服务及服务。
通过内容介绍、数据统计、事件分析、总结概述等文字描述该产业。
工业大数据产业经济特性工业大数据产业主要细分行业行业介绍6工业大数据行业规模情况分析单位、人员、资产、市场工业大数据行业产销情况生产、销售、产销工业大数据行业财务能力分析盈利、偿债、运营工业大数据行业现状分析问题、痛点、方案工业大数据行业介绍工业大数据行业对中国人的生活已经产生了较为深刻的影响，从市场情况、行业服务、服务情况、市场规模等各个方面切入到了生活的方方面面，因此对工业大数据行业的市场调研有利于较深的理
求一篇，工业4.0心得体会，1000字，急
工业4.0（Industrie 4.0）强调“智能工厂”和“智能生产”，其实质是实现信息化与自动化技术的高度集成，旨在保持德国制造业在全球的竞争优势。
当前，中国制造业正面临前所未有的挑战，受到高端制造业向发达国家回流，低端制造业向低成本国家转移的双重挤压，因此，学习和借鉴工业4.0的理念，建设智能工厂，推进两化深度融合，具有十分重要的现实意义，是推动中国制造业转型升级的一剂良方。
黄培总编的这段话很好的回答了我们为什么要学习工业4.0，我国现在所处的状况也如他所说，NIKE工厂转移到东南亚，惠普在中国裁员。
现在我们可能还没能达到工业4.0的高度，但是我们思想应该要有这样的高度，思想有多远就能走多远，这样我们才能在未来的变革涌流中立于不败之地。
工业4.0中提到信息的层次:数据-信息-知识-智能， 信息的价值=(V*T)S V—信息量；T—传播速度；S—共享范围。
工业4.0对信息的这种归类我的日常工作具有很好的指导作用，怎么把孤立的数据利用起来，怎样衡量获取的信息是否有价值
数据作为生产要素参与收益分配感悟心得体会
数据作为生产要素参与收益分配感悟心得体会党的十九届四中全会提出，健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制。
这是党中央首次提出将数据作为生产要素参与收益分配，体现了在数字经济快速发展背景下社会主义基本经济制度的与时俱进，是一个重大的理论创新。
同时，也标志着我国正式进入数字经济“红利”大规模释放的时代，数据作为新生产要素从投入阶段发展到产出和分配阶段。
随着云计算、大数据、区块链、物联网、工业互联网、5G、人工智能等新一代信息技术加速突破应用，人类社会已经迎来了继农业经济、工业经济之后的数字经济时代。
不同于农业经济、工业经济以土地、劳动和资本、技术作为关键生产要素，数字经济最鲜明的特点就是以数据作为关键生产要素。
当前，数字经济成为我国经济发展的新引擎。
我国数字经济规模已经位居世界第二。
2018年，我国数字经济规模达到31.3万亿元，占GDP比重达到34.8%，对GDP增长的贡献率达到67.9%。
数字经济的蓬勃发展主要得益于我国人口众多、消费市场广阔，数据的体量和增速都十分可观。
预计到2020年，我国将成为世界第一大数据资源国。
利用好这一得天独厚的数据资源，发挥好数据这个关键生产要素的作用，将有力地推动我国经济高质量发展。
数据具有可复制、可共享、无限增长、无限供给的禀赋，海量、动态、高增长、多元化、多样化的数据通过信息技术的收集、筛选、加工、处理，就能成为具有更
中航工业质量整顿心得体会
随着全公司质量整顿的进一步深入，660设计所也掀起了一场质量风暴。
这是一场捍卫我们导弹人尊严的质量保卫战，质量就是我们的生命，质量就是我们灵魂。
只有把质量搞上去，我们才能生存和发展，才能保住尊严立于不败之地。
作为载荷专业的主任设计师，我切身投入到了这场质量保卫战中，参与了质量整顿的每个“战役”。
提升质量的基础，在于每个人都第一次就把事情做对。
在这场质量保卫战的战场——我的办公桌上，垒起了高高资料包，电脑中的数据流也不停地闪烁，作为主任设计师我有责任对专业的每份文件进行细致的核对和检查。
反复的验证，我发现设计过程中问题的出现多带有重复性，究其原因，是我们在设计质量过程的控制未注意到细节的变化，第一次出现的设计问题就有可能在第二次设计中出现。
参数的定义、标准的使用，在相似型号设计或同一型号的不同阶段都有着细节的不同，问题的发生往往在于经验主义的判断和质量意识的淡泊。
因此，每个人在工作中都能把握住细节，第一次就把事情做对，才是提升质量的基础，是我们打赢这场质量保卫战的胜利保障。
事先防范才是提高质量的最有效办法无论是飞机还是导弹，产品的研制过程都要经过设计、生产、组装、调试等多个流程，只有在众多流程中历经“磨难”才能最终定型上天“修成正果”，而这些“磨难”正是事先控制和防范质量问题的有效途径。
事先防范我认为可以从两手抓起——制度防范和意识防范。
制定有效的质量制度和提升质量的意识是事先防范质量问题的双重保险。
一份某型号导弹的载荷设计报告，在设计之初因相关专业未能提供有效数据，而因节点控制在主管的要求下仿近似数据进行设计，这就是质量制度的空洞；一份某型号导弹的载荷设计报告在签审中，校对人员只是关注报告的错别字，而没有对报告数据的有效性进行核查，这就是质量意识的不作为。
事先防范，防的其实是人，而制度是人的约束力。
制定有效的质量制度，提高人的质量意识，才是提高质量的最有效办法。
执行的标准必须是“零缺点”，而不是“差不多”作为一个设计人员，尤其是主任设计师，在型号或项目设计、研制的整个流程中，最忌讳的三个字就是“差不多”。
设计员的设计“差不多”，校对人员的“校对”差不多，主任师审核的“差不多”，试验有效性的“差不多”，生产制造精度的“差不多”等等，最终导致产品“差很多”，产品出现质量问题，也许就在其中的某一环节。
“差不多”不仅是对自己设计能力的否定，也是对自己职责的亵渎，是不负责任的表现。
因此，我们设计人员应该对自己执行“零缺点”。
以“产品不符合标准的代价”来衡量质量。
“前事不忘后事之师”，每一个设计人员在肯定和认可自己工作价值的同时，也不要忘记也有人因为一时的疏忽、大意带给他人痛苦和悲剧。
今年，在国内外发生多起飞机坠落事故，然而查找出的原因却是那样的苍白无力。
质量就是生命
疏忽质量的代价就是践踏生命。
因此，我们应该时长反问一下自己“如果我的设计不符合质量标准会怎样
”论持久战——质量保卫战。
也许我的观点趋于片面，却是我在这次集团公司和660所质量整顿过程中最真实的感受，质量等于生命，这是一个只有一个选项的单选题。
在这场不见硝烟的质量保卫战中，我自勉并希望每个设计人员，敢于亮剑质量捍卫生命尊严
ABB工业机器人心得报告怎么写
一直以来, 机器人的应用领域主要分为: 工业机器人, 专业服务机器人, 和个人\\\/家用服务机器人. 服务机器人部分我们会在以后的文章里介绍; 这里只说工业机器人. 对我们普通老百姓来说, 工业机器人自然没有那些花哨的服务机器人那么有趣, 然而从商业利益来看, 现在工业机器人却仍然占据了整个机器人市场的大头: 在2008年, 它的市场规模大致在190亿美元 (包括工业机器人本身, 以及相关软件, 相关附件以及配置系统等), 而同时服务机器人市场估计在110亿美元左右 (相关数据参看该网站出的报告简要). 毕竟这个时代还是钱说了算, 于是我们可以看到现在国际机器人联合会的主席就来自工业机器人的一家龙头企业ABB了.工业机器人主要用在制造行业, 能够做焊接, 磨削, 喷涂, 搬运, 分拣, 装配, 包装等等. 和人相比, 优点主要有两个: 精确和稳定. 精确在于它一般能做到零点几个毫米级的运动控制, 稳定在于它可以24*7地这么做下去. 和其他自控工具相比, 优点主要是一个: 系统柔性大, 即所谓flexibility; 一套用于给BMW7系喷涂的机器人, 换上BMW5系,只要重新编个程就可以, 生产柔性很大.我个人更愿意把工业机器人看作是传统机械+电子自动化产品的延伸, 而不是披着神秘色彩的特高新科技领域. 大家也许都见过数控机床,能够以编程的方式, 让机器以极高的精度按指定路径运动, 从而完成各类工业加工应用. 那么绝大部分的工业机器人和数控机床差不多, 只是由于机械运动的方式不用, 而工业机器人往往有更大的自由运动的空间,而较大的应用灵活性. 好吧, 如果你还从没有见过一般工业机器人长什么样, 那么请点击该链接. 你可以看到,它一般是呈手臂型的, 而且底座是固定住, 无法移动的, 因此我们也把它叫做机械臂. 当然光一个机械臂还动不起来, 它需要背后的控制系统, 一般是像一个柜子一样的东西, 里面包含了逻辑控制\\\/运动规划的主计算机和电机驱动等等; 这个柜子一般会晾在机械臂一旁. 因此, 一套完整的可使用的机器人系统至少包括机械臂和控制柜, 另外通常还算上一些仿真和应用编程软件等. (于是相应地, 一个典型的工业机器人研发机构, 也自然设置成机械+电路+软件三部分小组).下面我们捎带说点机械性的知识, 不感兴趣者可略过 :)机械上来说, 一般机器人的关节可以有两种选择: 旋转式(rotational)和平移式(prismatic). 而一个机器人少则3个关节, 多则十多个关节, 关节的数量决定了机械臂末端能达到的三维位姿空间; 而根据这么多机械关节的不同组合, 也可以分出很多种工业机器人类型来: 支架式(笛卡尔坐标式)运动的所谓gantry robot, 这类机器人只能在支架上沿笛卡尔坐标系线性移动,一般用来工厂里搬重物, 做装备等. 这类机器人可以做的很大, 比如有做到近四十米,高八米的 (可以想象完全是一个可以内部移动的两层楼了...); 柱状\\\/球状机器人, 这里的柱\\\/球状是指机器人通过每个关节的运动, 使其末端点能达到的三维空间范围的形状. (这些个人倒不太常见, 可能是用在小型自动化领域内.)SCARA机器人(也可参见Wikipedia上此文), 有两个旋转关节和末端一个平移关节. 这种类型机器人在空间Z轴上是被锁住的, 因此常用来插螺钉啊,搬搬小东西啊之类的, 很灵活小巧, 速度也快. 看着干净, 还不占地. 最万能的多关节型机器人(articulated robot), 这种机器人一般有六个旋转关节(人的手臂也全是旋转关节, 不过关节数可比这类型机器人多多了...), 覆盖工作空间大(能扭出各种姿势来), 载重相对较高(更有力). 因此也是几个工业机器人大厂商的主打产品.并联机器人(parallel robot), 这类机器人手臂不像前面介绍的那样一段串联着一段, 最终连接到末端, 而是直接各段手臂直接连接到末端上. 好处是什么? 避免了手臂运动误差的串联叠加效应, 每一段手臂的控制都或多或少会有误差的, 如果是串联, 那么前一段手臂的误差会直接叠加在接下去一段的误差上; 这样一段串着一段, 误差也就一段积着一段了. (想象一下我们手臂的串联效应, 现在如果我要伸手去前方1米处的苹果, 于是规划好了以肩膀与上臂60度, 上臂与前臂30, 前臂和手掌20度的姿态可以拿到, 于是闭起眼睛驱动我们的手臂达到这个目标姿态, 但由于每个关节的控制总有1度左右的误差范围, 那么累加起来, 到最后手掌上, 离真正的目标姿态就有了3度的角度误差范围.(事实上, 由于几何关系, 误差不一定是简单的相加, 但这里就不细谈了); 而并联的好处便是消除了这种串联误差效应, 因而能达到很高的运动精度; 坏处呢? 那就是运动空间受限了, 有那么多支手臂一起连着末端, 还怎么伸展的出去呢? 关于这类机器人的历史可参看这里, 其常用在飞行模拟器上; 也有用在分拣上, 比如号称速度最快的工业机器人-ABB的FlexPicker, 最快能在一分钟之内做150次的物品拾起和放下, 常常用于在传输带上拣面包抓香肠等.接下来再说点工业机器人控制的知识:工业机器人的运动和我们人的运动的首要区别, 是它并没有视觉这样的末端运动的闭环控制. 人可以在发现手没有够到水果时, 继续前伸手, 直到观察认为可以拿到为止; 但工业机器人不可以, 它没有眼睛(没有图像检测系统)来查看它是不是伸到了目标点. 所以从这个角度来说, 它是一个开环控制. (至于开环控制和闭环控制的定义, 大家可以参见wikipedia的定义. 大致意思是闭环控制会将系统检测到的信息反馈到控制器里去, 而控制器会利用这个反馈信息区调整自己的控制指令, 使得被控制的变量可以更快\\\/准确\\\/稳定地达到目标值; 而开环控制则没有或忽略了反馈信息, 即控制器充满自信地一番计算后, 直接发出控制指令, 而至于被控制的量是不是达到目标值了, 就不理睬了. 最经典的反馈控制是PID, 在化工流程, 运动控制等有非常广泛的应用). 所以, 工业机器人的一个基本的运动控制过程一般是这样的: -> 用户输入目标点(如三维空间里的XYZ,以及姿态坐标) -> 机器人通过对自己手臂和关节的分析, 计算出每个关节应该达到的目标值(旋转关节就是指要转到哪个角度, 平移关节就是指要移动哪个距离上) -> 计算机将这些角度值发送给电机驱动程序-> 电机驱动程序利用一定的控制方法(比如这儿就可以用PID了)来使电机驱动到目标值; -> 结束大家于是看到, 机器人只管把关节电机驱动到目标值, 至于之后每个关节连起来后是不是就真的到达了目标点, 它就管不着了. 你也许会问, 要是机器人的手臂参数就有误差(e.g. 热胀冷缩而长度改变, 内部掉了灰尘而掐着关节怎么办), 那么计算得到的关节目标值就会包含这些误差, 于是加起来就更不对了, 难道也不考虑么? 是的, 如果是这样的话, 机器人也只能瞎着眼睛自顾自的往不准确的目标点跑去了. 你也许会再问, 那也简单, 给机器人加双眼睛不就行了么, 上面装个摄像头, 实时监测机器人末端是不是真正达到了目标点, 这样要是真没达到, 就可以把这误差信息反馈给机器人,机器人就可以调整控制, 不就可以这误差消除掉了? 不行, 至少现在可不行. 第一, 现有的图像算法很难通用地判别好一般工业环境下的一般机器人的末端, 更不用说稳定地判断机器人在三维空间里的立体姿态信息了(稳定而准确地通过摄像头获得空间信息本身是视觉\\\/机器人领域一个研究大难题, 这在以后的文章会再次提到). 第二, 现有的摄像头以及图像算法的本身又会带来误差问题. 有些工业应用对机器人运动控制的精度要求达到毫米级, 而如果摄像头本身像素跟不上, 机器人还没到目标点就报告成功, 那便适得其反了. 可见在工程环境下应用一个技术或产品, 其顾虑是非常多的, 其中有效, 稳定, 和鲁棒(robust)往往排在最前面. 放到工业机器人的设计里, 就是得让机器人不管天冷天热还是电磁辐射, 都得能正常得以预定精度运行, 不打折扣. 一套工业机器人系统的寿命要求十年不算长, 于是这十年就得保证能一直正常运行. 因此回到控制上, 我们就得非常小心得考虑每一个关节的特性模型. 现在市场上, 多关节运动机器人的到达精度一般能在零点几个毫米上, 什么意思呢? 就是如果你切着目标点出拉一根头发丝, 那么机器人闭着眼睛的每次运动都能恰好碰到这发丝而不会冲断. 你可以继而想象, 每一个关节本身的控制精度会达到什么程度!正是由于精度控制的重要性, 对于机器人厂商来说, 自家的机器人使用什么样的机械设计, 哪种控制方式, 采用哪套控制参数, 以及怎样的驱动电路, 可都是绝不外传的看门本领了.在基本的运动控制之上, 还有一层就是路径规划. 如果说运动控制是让机器人更好的达到一个点, 那么路径规划就是让机器人更好的走出一条(直\\\/曲)线来.比如我们会限定机器人以直线方式平移到第一个目标点, 然后以圆弧方式移到第二个点; 那么机器人就会按照一定的路径规划算法, 计算出整条路径要走的中间点, 然后利用运动控制, 循着中间点一直走到终点为止. 尽管理论研究上, 这方面的规划方法已经相当成熟了(基本上你已看不到高校会有老师还做工业机器人的基本路径规划...). 如果你曾了解过机器人学, 也会觉得这是最基本的小儿科知识了. 但一放到工程应用上, 就总会有更深的学问出来. 关键词只有一个: 精度. 前面提到天冷天热电磁辐射,这儿还有机器人本身的运动过程中的变化的惯性, 在这么多可变因素的影响下, 仍然要保持精度, 非得把机械物理控制原理给解剖地一清二楚不可. ABB在工业机器人领域算是一个领头了, 其机器人控制器用来打广告的主要技术就是所谓的True-Move,. 啥意思呢? 就是不管快跑慢走, 该走直线就走出直线, 转弯时该走圆就走出个正圆, 是truely right Move. 听着简单吧? 可别人就是做不出来或做不好, 而ABB就能靠它拿着成百上千万的订单.好, 现在有了路径规划来计算整条路径的运动点, 还有运动控制去到达每一个点, 那么一个工业机器人系统该有的功能算是完成了. 如果配上一套软件, 可以让用户进行连续地对多条运动路径进行编程, 并能把程序下载到机器人控制器上执行; 另外还有软件可以让用户进行仿真运动验证, 而不用每次都跑到真实机器人上去调试; 那么开一家机器人公司的技术储备就已经完善啦. 那么说到公司, 我们再看看当前工业机器人市场的情况.说到机器人制造商, 那么脑子里冒出来的一般就是瑞典的ABB, 美国的Comau, 日本的Denso, Epson, Fanuc, 德国的Kuka, 日本的Motoman等. 这些公司(或母公司)一般都在机械,电子, 或控制行业有至少半个世纪的经验积累, 因此有很强的技术优势. 其中ABB属于技术硬, 产品范围广, 但思维较稳重保守型, 不愿冒进, 属传统强势; 德国Kuka则秉承德国人做精做强的特点, 很快跟进,而且和德国宇航局(DLR)有不少合作, 后援很强. 经常会有些业内算是大胆的动作, 比如赞助足球机器人比赛RoboCup(因为那年我正好去了Atlanta参加Robocup小型组的比赛, 而Kuka是首席赞助商,所以印象深刻); 推出轻小型工业机器人(Light weight robot, LBR), 这是一个你可以放在桌台上,或拎在手上的机械臂, 其实是DLR的研究成果的市场化; 研发移动平台的机械臂; 把机器人放到迪士尼乐园里做刺激的游戏飞椅; 第一个推出能举起一吨重物的机器人; 经常把机器人放到好莱坞电影里客串等等; 日本的Denso,Epson做的多是小型化机器人, 所以在消费电子行业用的比较多, 比抓放手机,芯片之类的; 而Fanuc和Motoman则是和ABB激烈竞争的对手(类型的例子, 大家可以想象汽车行业里日本丰田,本田对老福特通用的挑战方式么?). 国内的情况较为惨淡, 沈阳新松还有哈工大曾经自己开发过工业用机器人, 甚至曾在一汽的生产线上使用过(但据说已不再用,应该是机器人自己带来的产品问题比效益多), 但已经不知道现在还在不在做了, 听说是基本转做其他类型的机器人去. 国家曾有一段时间支持过工业机器人的攻关开发, 也联合了多个工科牛校的工作者们, 但仍然没有做出能和以上这些公司竞争的市场化产品出来, 可以猜想主要地还是精度, 稳定度等工程老问题 (当然也有人将原因推在国内制造精度跟不上, 但其实在这样全球化的环境下, 基本元器件国内国外的都能购买, 并没有让国内企业一切打包制造的必要). 慢慢地, 国家也没有在这方面继续投入, 所以现在看来, 国内在自创工业机器人上基本是停滞状态(如果同学们看到还有教授博士拿这个捞钱做项目的, 就得小心看看是不是忽悠了); 如果有研究项目在做,那主要也偏向于工业机器人附件, 如视觉\\\/力感应等检测系统等. 从全球来看, 当前工业机器人总使用量在100万台左右, 并以平均每年10万台左右的速度增加. 使用量最大应该是日本(占全球1\\\/4~1\\\/3), 接着是德国北美韩国中国等; 09年由于经济危机, 使用量的增长受到了很大影响, 可能只有往年的一半左右. 从应用行业来看, 工业机器人一般分为汽车行业(automotive industry)和其他行业(general industry), 大致是各占一半. 汽车行业上一般有冲压, 动力总成,白车身,喷涂以及总装(都是汽车制造工业的术语)等, 每个工艺都可以有工业机器人的参与; 而其他行业则多了, 从搬运中华香烟到打磨波音飞机叶片, 只有想不到的各种千奇百怪的应用. 由于工业机器人技术的相对成熟, 以及日本机器人制造商的低价策略, 整个机器人市场对一套机器人系统的出价也在逐渐下降, 所以现在利润空间并不算高; 比如Kuka集团的08年税前利润率(EBIT\\\/Revenue)在4%, 而ABB的机器人公司也只是贡献了5~6%的税前利润率(相对ABB的电力和自动化公司几倍的销售额和利润率, 这可不算是有吸引力的), 这和IT行业Intel或Google动辄20~30%的利润率无法相提并论(当然即使IT业, 也要看公司的行业处境, 比如09年至今AMD的利润率就是负值了...). 当然, 我想这也都是和相关行业整体利润水平密切相关的, 比如自动化行业和制造行业(如典型地, 西门子和富士康的税前利润率均在5%左右或以下), 而工业机器人行业夹在二者中间, 自然高不起来太多. 当然, 利润空间的降低往往意味着成本降低或技术进步, 对消费者来说并不是坏事. 因此, 现在机器人研发的一个重点方向就是怎样降低成本, 以开发出白菜价般的工业机器人系统来, 希望通过这种方式来极大地扩张其应用行业的范围和深度. 而另一方面, 销售工程师们也在竭尽心力, 到处搜寻能够被机器人化的具体工艺来, 推动其自动化进程. 也许有一天, 人类会对体力劳动这个名词开始陌生, 因为和这个名字有关的所有工作都已被工业机器人来代替; 而这些机器人创造出来的财富, 便足以支持地球上整个人类去畅游在创造性的劳动乐趣中了.
大学计算机学习心得体会
大学机学习心得体会篇一：大学计算机基础学习大学计算机基础学习心得计算机，即电脑，科学技术的发展，不断进行着更新发展。
伴随着计算机走入人类生活，它已成为人们日常生活必不可少的一部分，甚至成为当下许多人工作生活依赖的工具，并衍生了一些与计算机有关的职业，如电脑工程师、软件设计师等。
人们不再为了科学地研究大规模的数据运算而发展计算机，计算机已经不再只是用于科学计算，而逐渐推广到聊天、冲浪、游戏等。
计算机与人类社会的其他产业也产生密切相关的影响，计算机也实现了工业的标准化、批量化、低能耗。
计算机系统由硬件与软件组成。
随着新材料的开发使用，人们开发出了更高性能的芯片、处理器，储存空间更大而体积却更加小巧，显示器带给我们的视觉感官也越来越真实，应人们的新需求，扫描仪、印刷机、投影仪等产品也随之诞生。
集成电路的更新换代，带动了整个计算机系统硬件的高速升级。
而软件部分，随着研发人员对系统软件的不断完善改进，操作系统变得愈发人性化，应用软件更加多样化，满足着人们日益增长的工作需求以及生活娱乐需要。
我们大学生作为电脑的重要使用人群，应该熟练运用计算机的有关知识。
在暑假期间我自学了《大学计算机基础》和《大学计算机基础实践教程》，学习了电脑的一些基本知识和技能，了解了关于计算机系统，篇二：学习计算机心得体会其实学习任何一门学科都不难，但是要掌握一门学科是不容易的。
对于计算机
心得体会：践行新发展理念,推动经济高质量发展
心得体会：践行新发展理念，推动经济高质量发展目前，我市发展遇到的困境，主要症结是新旧动能接续不足，旧动能使不上劲，新动能顶不上来，在新旧动能转换中出现了空档期。
要全面贯彻落实新发展理念，进一步动员全市干部群众转理念、转方式、转作风，加快推动高质量发展。
一、把推动发展的着力点放在实体经济动能转换上紧紧围绕质量变革、效率变革、动力变革，实现制造向创造转变、速度向质量转变、产品向品牌转变。
一是对高端产业进行精准扶持。
编制完善十大产业规划，按照一个重点产业、一名责任领导、一套工作机制、一个工作团队、一打扶持政策，整合各类扶持资源，明确时间表、路线图，综合施策、统筹推进。
二是对重点企业进行梯度培育。
一手抓领军型大企业打造，一手抓“专精特新”中小企业培育，实施企业成长计划，用3年左右的时间，每个产业培育3--5家行业领军企业、10家骨干企业、50家产业延伸配套的中小企业。
三是对产业进行换挡升级。
推动一二三产业融合发展，因地制宜发展都市型现代农业。
全面实施“中国制造2025”，加快“互联网+”、大数据、人工智能与制造业的深度融合，推动工业生产由“制造”向“智造”的方向升级。
不断拓展数字消费、现代物流、电子商务、“互联网三、把推动发展的切入点放在加快推进
个人在日常工作，生活中对环境保护的看法与理解(心得体会
时,水正成为一种潮流.尽管媒介不只地介绍过饮用水的种种弊端,但饮用水族仍然日益.饮用水不单单指纯水,还包括矿泉水,蒸馏水甚至太空水等等. 而我们喝着长大的自来水则成了相对的非饮用水. 我们并不排除目前饮用水风靡,炒作起了一定的作用, 但它反映了当前水体污染的严重已经到了难以下口的程度.有报道说:据报道979年对全国798座城镇的调查, 全国日污水排放量为国为民258万吨, 其中工业废水占用819,生活污水占据199. 1989年对全国代表大会854个城镇进行调查,每天的排放量达365.3亿吨.其中工业废水达成协议5.5亿吨. 这些废水绝大部分未经处理就直接排放, 污染了江河湖海.此外, 更有一个不争的事实摆在每个上海人面前.上海的母亲河黄浦江,50年代中期(1958年)之前是一条水质清澈,鱼虾成群的河道,1962年水质开始受到污染, 1963年开始出现为期22天的黑臭期,1988年上升到场29天,占全年约2\\\/3, 水质不合格江段占64.5km,占全长113.5km的56.99%.水污染的危害是不是不言而喻的.水体污染,水质恶化对人体健康和人类生活,生产都带来了严重的危害.水是人类赖以生存的重要物质,洁净的人能给人们带来葱茏花木,鸟语花香,恬静舒适,美丽如画的优美环境,给人们带来宁静,愉悦和和平.但是今天污染了的水给人们带来的是痛苦,恐怖和灾难.为了使生活更美好,让秀丽的山水永驻人间,让清水长流不断,人们已越来越清晰地认识到防止水污染的重要性.2.“环保风暴”2005年，一场“环保风暴”在中国内地刮起，30个总投资达1179亿多元的在建项目被国家环保总局叫停，其中包括同属正部级单位的三峡总公司的三个项目。
理由是，这些项目未经环境影响评价，属于未批先建的违法工程。
环境恶化无路可退中国的环境问题并非始自今日。
早在上世纪90年代，环境污染问题就已非常严重。
如淮河流域。
在上世纪90年代五类水质就占到了80％，整个淮河常年就如同一条巨大的污水沟。
1995年，由环境污染造成的经济损失达到1875亿元。
据中科院测算，目前由环境污染和生态破坏造成的损失已占到GDP总值的15％，这意味着一边是9％的经济增长，一边是15％的损失率。
环境问题，已不仅仅是中国可持续发展的问题，已成为吞噬经济成果的恶魔。
目前，中国的荒漠化土地已达267.4万多平方公里
