这个实现提供了完整的端到端解决方案，从发送HTTP请求到将数据持久化到MySQL数据库。Console.WriteLine($"成功保存 {response.Data.Count} 条记录到数据库。Console.WriteLine($"请求失败: {response.Message}");Console.WriteLine("数据获取成功，正在保存到数据库...");下面是一个完整的C#解决方案

数字孪生技术主要采用四种技术路线：1）数据驱动型，依靠大数据和AI实现预测优化，但可解释性差；2）物理模型驱动型，基于第一性原理构建高精度仿真模型，专业性强但实现复杂；3）混合驱动型，整合前两者优势，兼具可解释性与适应性，是未来发展重点；4）平台/应用导向型，提供行业定制化解决方案，降低应用门槛。选择路线需综合考虑应用场景、数据条件、专业需求和实施成本等因素，其中混合驱动型正成为高价值数字孪生的首

数字孪生技术的四大路线根据核心驱动方式、模型构建逻辑和应用目标可分为**数据驱动型**、**物理模型驱动型**、**混合驱动型**和**平台/应用导向型**。| 维度| 数据驱动型| 物理模型驱动型| 混合驱动型| 平台/应用导向型|| 实施周期| 短（1-3个月）| 长（6-12个月）| 中长（3-6个月）| 短（1-4个月）|

实时通信| S7.NET + Redis Pub/Sub| 低延迟、支持PLC协议| 数字孪生|| 动态场景管理| 配置文件 + Resources.Load| 灵活扩展设备布局| 机房仿真|| 模型构建| SolidWorks + Unity FBX Exporter | 高精度机械结构支持| 工业设备仿真|

时，它的规划模块会决定需要调用“天气查询API”这个工具，然后工具使用模块会执行调用，并将返回的结果（天气数据）交给规划模块进行总结和输出。软件智能体也是如此，只不过它的环境是计算机世界（如操作系统、应用程序、互联网），它的传感器是API接口和数据输入，它的行动是调用函数、发送指令或生成文本。例子：大语言模型（如GPT-4）经常充当这个角色，它们能够进行“思维链”推理，规划出“第一步做什么，第二步

时，它的规划模块会决定需要调用“天气查询API”这个工具，然后工具使用模块会执行调用，并将返回的结果（天气数据）交给规划模块进行总结和输出。软件智能体也是如此，只不过它的环境是计算机世界（如操作系统、应用程序、互联网），它的传感器是API接口和数据输入，它的行动是调用函数、发送指令或生成文本。例子：大语言模型（如GPT-4）经常充当这个角色，它们能够进行“思维链”推理，规划出“第一步做什么，第二步

它不仅是模型能力的来源，更是连接人类智能与机器智能的桥梁。随着AI技术的不断演进，标注本身也在从纯人工劳动向“人机协同”的智能化方向进化，但其作为基石的核心地位——为AI提供“监督信号”——在可预见的未来都不会改变。人工智能，特别是监督学习范式下的深度学习，其能力并非凭空产生，而是从海量、高质量的标注数据中学习而来的。：研究如何利用更少的人工标注或无需标注的数据（通过算法自动生成伪标签）来训练模型

学会 `flex-container` 和 `flex-item` 的相关属性（`justify-content`, `align-items`, `flex-direction`, `flex-grow/shrink/basis` 等）。这是理解现代布局的基础。文本样式：`color`, `font-family`, `font-size`, `font-weight`, `text-align

学会 `flex-container` 和 `flex-item` 的相关属性（`justify-content`, `align-items`, `flex-direction`, `flex-grow/shrink/basis` 等）。这是理解现代布局的基础。文本样式：`color`, `font-family`, `font-size`, `font-weight`, `text-align

数字孪生技术主要采用四种技术路线：1）数据驱动型，依靠大数据和AI实现预测优化，但可解释性差；2）物理模型驱动型，基于第一性原理构建高精度仿真模型，专业性强但实现复杂；3）混合驱动型，整合前两者优势，兼具可解释性与适应性，是未来发展重点；4）平台/应用导向型，提供行业定制化解决方案，降低应用门槛。选择路线需综合考虑应用场景、数据条件、专业需求和实施成本等因素，其中混合驱动型正成为高价值数字孪生的首