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在线考试系统的数据库设计

为了提高考试的可靠性,降低考试成本,提高工作效率,需要实现在线考试系统,帮助教师合理管理试题,辅助出题,为学生提供在线考试功能,进行自动阅卷,提供成绩查询和汇总统计的功能。为了方便计算机判卷,在线考试系统中的试题采用客观题形式,包括选择题、填空题和判断题三种题型。

  • 2021-04-25
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如何防止5G产生新的数字类鸿沟

毫无疑问,更普及的5G技术正在成为现实。Gartner、CCSInsight和Counterpoint等主要分析机构都预测,到2021年,5G设备将占智能手机出货量的三分之一左右。这些预测之所以能达到预期的30-35%,统一的因素是更激进的消费者价格点,手机制造商自己也热衷于宣传这一点,以便从2020年的黑天鹅事件中恢复过来。

  • 2021-04-25
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工业互联网安全架构及未来发展思考

在工业互联网三大体系中,安全是保障。本文探讨了工业互联网安全的概念内涵,对比分析了相关网络安全框架的构成,探讨了如何构建符合我国工业互联网发展的安全框架,最后对我国工业互联网安全未来发展趋势进行了研判。

  • 2021-04-25
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互联网金融解决方案

互联网金融与传统金融的区别不仅仅在于金融业务所采用的媒介不同,更重要的在于金融参与者深谙互联网"开放、平等、协作、分享"的精髓,通过互联网、移动互联网等工具,使得传统金融业务具备透明度更强、参与度更高、协作性更好、中间成本更低、操作上更便捷等一系列特征。

  • 2021-04-25
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数字化转型的真正价值

大数据、新一代通信技术、人工智能等前沿概念为各个行业构建了新的发展蓝图,数字化转型成为各国企业实现可持续经营的必经之路。然而,国内大部分企业的数字化之路仍处于初级阶段,面对数字化浪潮带来的转型决策,尽早探索数字化转型的深层价值显得尤为重要

  • 2021-04-25
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工业互联网平台及其安全技术发展

互联网与传统产业的深度融合促进工业互联网的飞速发展,数字化、网络化、智能化等关键要素使工 业互联网平台成为新的基础建设项目,标识体系、边缘计算、数字孪生等新技术不断涌现,同时工业互联网平 台也带来终端安全、控制安全、业务安全等新的安全威胁。从工业互联网现状出发,梳理工业互联网平台的技 术发展,分析总结安全技术挑战,并阐述工业互联网安全发展趋势。最后提出工业互联网“泛安全”保障框架。

  • 2021-04-25
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每天240万件,这有一份智慧物流传输链请你查收

电子商务平台为代表,物流产业一端连接着生产,一端连接着消费。物流产业加速了现代产品流通,使基于互联网的物物交换成为可能,物流行业也会因互联网的更新迭代而产业升级,未来不久,物流的智能化、自动化水平将进一步提升,绿色物流、智能物流不仅仅是提上议程,还待成为贯穿整个物流传输链的现实

  • 2021-04-25
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迪格威尔数字化工厂整体解决方案

深圳市迪格威尔物联科技有限公司(Digiwel)是国家双软企业,专业的制造业解决方案供应商,针对机械、纺织、玩具、服装、电子制造业和物流等领域,提供包括企业资源规划管理(Cloud ERP)、生产制造执行系统(MES)、仓储物流系统(WMS)、工控三防平板(EPad)等,基于先进的条码技术、PDA/RFID技术和Zigbee工业通信技术实现各类应用系统的研发和项目实施等。

  • 2021-04-25
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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