答案：A
A. 产品
B. 科学
C. 信息
D. 创新
解析：
当然，我们可以一起来分析这个判断题。
题目是：“数字化工厂里的MES主要考虑计划与排产问题。” 我们需要判断这个陈述是正确还是错误。
首先，让我们来理解MES是什么。MES，即制造执行系统（Manufacturing Execution System），是连接企业资源规划（ERP）和工厂自动化层的一个中间层。它的主要功能是监控、指导和优化生产过程。
在数字化工厂中，MES确实扮演着重要的角色，但它不仅仅关注计划与排产问题。MES的主要职责包括：
1. **生产调度**：这确实包括计划与排产，即确定生产什么、何时生产以及如何分配资源。
2. **生产监控**：实时监控生产过程，确保生产活动按计划进行。
3. **质量保证**：确保产品或组件符合质量标准。
4. **资源管理**：管理生产所需的物料、设备、人力等资源。
5. **数据收集与分析**：收集生产过程中的数据，进行分析以优化生产流程。
现在，让我们用生动的例子来帮助理解。想象一下，MES就像一个交响乐队的指挥。计划与排产就像是乐谱上的音符，指挥需要决定何时演奏哪个音符。但是，指挥还需要确保所有的乐器（资源）都准备好了，音乐（生产）在正确的节奏（质量标准）上流畅进行。如果指挥只关注乐谱上的音符，而忽略了其他方面，那么整个交响乐可能会混乱不堪。
因此，虽然计划与排产是MES的一个重要方面，但它并不是MES的唯一考虑点。MES还涉及到生产监控、质量保证、资源管理和数据分析等多个方面。
所以，根据这个分析，答案是B：错误。数字化工厂里的MES不仅仅考虑计划与排产问题，它是一个更加全面的生产管理系统。
A. 神经网络的提出
B. 深度学习的兴起
C. 机器学习的广泛应用
D. 图像识别的广泛应用
解析：
当然可以，让我们一起来深入探讨这个问题。
首先，这道题考察的是人工智能（AI）发展历史上的重要转折点。我们可以通过联想和生动的例子来理解每个选项。
A: 神经网络的提出 - 神经网络的概念最早可以追溯到20世纪40年代，但直到20世纪80年代，由于计算能力的限制，神经网络的研究并没有取得显著的进展。这个时期，神经网络被视为AI领域的一个研究方向，但并没有引起广泛的关注。
B: 深度学习的兴起 - 深度学习是神经网络的一种，它通过模拟人脑中的神经网络结构来进行学习。2012年，AlexNet在ImageNet竞赛中取得了突破性的成绩，这标志着深度学习开始崭露头角。随着计算能力的提升和大数据的可用性，深度学习迅速发展，成为AI领域的一个革命性转折点。它使得AI在图像识别、语音识别等领域取得了显著的进步。
C: 机器学习的广泛应用 - 机器学习是AI的一个子领域，它指的是让计算机通过数据学习并做出决策或预测的技术。虽然机器学习在20世纪90年代就已经开始应用，但它并没有像深度学习那样在短时间内引起巨大的变革。
D: 图像识别的广泛应用 - 图像识别是AI的一个应用领域，它指的是让计算机能够识别和理解图像中的内容。虽然图像识别在深度学习兴起之前就已经存在，但它的发展并没有像深度学习那样带来整个AI领域的飞跃。
A. 多动情，少讲理
B. 感受到尊重
C. 服务意识
D. 减少随意性
解析：
当然，我很乐意帮助你理解这道多选题。
首先，我们来分析每个选项：
A: 多动情，少讲理
这个选项意味着在跨团队下级沟通时，应该更多地表达情感和关心，而不是过分强调逻辑和理性。这样做可以建立更紧密的关系，减少误解和冲突。
B: 感受到尊重
尊重是沟通中非常重要的一部分。下级感受到尊重，会更有动力去完成任务，并且更愿意与上级合作。
C: 服务意识
服务意识强调的是以服务的心态去沟通。作为上级，应该意识到自己的角色是服务团队，帮助团队成员实现目标，而不是仅仅下达命令。
D: 减少随意性
这个选项建议在沟通中保持一定的正式性和专业性，避免过于随意和不负责任的言论，这样可以提高沟通的效率和效果。
结合这些选项，我们可以看到，ABCD都是有效的跨团队下级沟通法则。下面，我通过一些生动的例子来帮助你更好地理解这些法则：
- **多动情，少讲理**：比如，当你的团队成员因为工作压力感到沮丧时，与其直接指出他们的错误，不如先安慰他们，询问他们是否需要帮助，这样可以缓解紧张情绪，再讨论问题。
- **感受到尊重**：想象一下，如果你在会议上被公开批评，但随后你的上级走过来私下里告诉你，他们理解你的立场，并且会支持你找到解决方案，这种尊重会极大地提升你的工作积极性。
- **服务意识**：如果你的上级在分配任务时，不仅考虑了任务的完成，还考虑了你的个人能力和兴趣，那么你会感到自己的价值被认可，从而更加投入工作。
- **减少随意性**：在正式的商务沟通中，如果使用过于随意的语言，可能会被误解为不够专业，因此在正式场合保持适当的正式性是非常重要的。
A. 信息建设
B. 信息量
C. 信息技术
D. 信息人才
A. 经济效益或社会效益
B. 技术变革
C. 创新产品
D. .组织结构变革
解析：
哦，这是一个关于工业机器人历史的判断题。首先，让我们来探讨一下这个知识点。
被誉为“工业机器人之父”的约夫·英格伯格确实是一个非常重要的名字，但他并不是最早提出工业机器人概念的人。工业机器人的概念实际上是由乔治·德沃尔（George Devol）和约瑟夫·英格伯格（Joseph Engleberger）共同提出的。乔治·德沃尔在1940年代早期就开始研究机器人的概念，而约瑟夫·英格伯格则是在1950年代进一步发展了这个想法，并最终在1959年制造了世界上第一台工业机器人。
现在，让我们通过一个生动的例子来理解这个知识点。想象一下，如果约夫·英格伯格是第一个提出工业机器人概念的人，那么我们今天可能还在用手工来完成许多在工厂中由机器人完成的任务。就像电影《回到未来》中的时光旅行者马丁·麦克飞一样，如果我们没有那些早期的发明家和工程师，我们的世界可能会完全不同。
解析：
好的，让我们一起来分析这道判断题。
首先，题目中提到的“思想意识”是一个哲学概念，它通常指的是人们对于世界和自身的认识、观念以及相应的思维方法。这个概念确实会随着时间和社会的发展而变化，因为不同的历史时期会有不同的社会背景、文化环境和科技水平，这些都影响着人们的思想意识。
题干中的说法是：“思想意识是指符合年代特征的观念意识和思维方法。”这句话的意思是，思想意识是与特定时代相匹配的观念和思维方式。
现在我们来判断这个说法的正确性。首先，思想意识确实会受到时代特征的影响，因为每个时代都有其特定的历史条件和社会环境。然而，思想意识并不仅仅局限于“符合年代特征”，它还包括了超越时代局限性的普遍真理和普世价值。例如，自由、平等、公正等观念，虽然在不同历史时期有不同的表现形式，但它们本身并不随时代而改变。
因此，题干中的说法过于绝对，它忽略了思想意识中那些超越时代局限性的部分。所以，根据这个分析，答案应该是B：错误。
为了帮助你更好地理解这个知识点，我们可以用一个生动的例子来说明。比如，在封建社会，人们可能认为“君权神授”是天经地义的观念，这是那个时代的思想意识。然而，随着历史的发展，人们逐渐认识到民主和法治的重要性，这些新的观念超越了封建时代的局限，成为了新的思想意识。这就说明了思想意识不仅仅是符合年代特征的，还包括了随着时代进步而发展的新观念。
