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数字化转型财务数据中台-系统建设方案(47页 PPT)

房源共享,即ACN平台内所有店东房源共享,是一种建立在ACN大平台基础上的资源共享,平台将所有房源信息集合在同一个共享数据库中,分层次、体系化呈现,并为经纪人提供这些共享数据的搜索、查看、使用服务。共享形式包括但不限于:查看、成为角色人、带看、成交,经纪人通过平台可以为客户提供更优质、高效的购房服务。

  • 2023-11-23
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大模型应用下自动驾驶赛道将有哪些变化?

特斯拉率先引入BEV+Tranformer大模型,与传统2D+CNN小模型相比,大模型的优势主要在于:1)提高感知能力:BEV将激光雷达、雷达和相机等多模态数据融合在同一平面上,可以提供全局视角并消除数据之间的遮挡和重叠问题,提高物体检测和跟踪的精度;2)提高泛化能力:Transformer模型提取特征函数,通过注意力机制寻找事物本身的内在关系,使智能驾驶学会总结归纳而不是机械式学习。主流车企及自动驾驶企业均已布局BEV+Transformer,大模型成为自动驾驶算法的主流趋势。

  • 2023-11-23
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2023年半导体供应链风险报告-WTW

虽然近几年半导体行业的发展受到了政治和经济不确定性的影响,但 2023 年半导体行业的整体表现还是相当不错的。这主要是由于人工智能(AI)、自动驾驶汽车和电动汽车、物联网和 5G 等新兴技术对专用芯片的需求不断增长。

  • 2023-11-23
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在产业升级大潮中寻求自我突破的中国工业软件产业(47 PPT)

以软件为载体“包裹” 具体工业知识的工业软件,沉淀了在具体制造过程中 的 “诀窍” 。它在工业实践中,又基于新增的“诀窍”不断自我迭代,形 成以“行业知识体系”驱动工业制造的过程“自动化落地”,进而深刻转变工业发展和增长的方式

  • 2023-11-23
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2023全球区块链应用市场暨产业图谱报告-20230920-46页

《2023 全球区块链应用市场暨产业图谱报告》是资本实验室连续第三年发布的区块链应用市场年度研究报告。在研究过程中,资本实验室共收录 2022 年来自全球 59 个国家和地区的区块链应用案例1042 起。在 2020-2022 三年间,案例来源国家和地区总数已增加到101 个,应用案例总量达到 3636 起,产业图谱涵盖的机构数量总计近 1600 家。

  • 2023-11-23
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智能诊断技术综述

设备故障诊断技术是在电子、计算机技术的发展中产生的一门技术。当 1个系统的状态偏离正常状态时,就称该系统发生了故障,此时系统可能完全也可能部分丧失其功能。故障诊断就是寻找故障原因的过程,包括状态检测、故障原因分析及劣化趋势预测等内容。传统故障诊断技术在分析结构比较复杂的深层次故障时效果不理想,且对操作员能力要求较高;而人工智能技术的发展,则使诊断技术走向了智能化1。由于智能故障诊断技术可模拟人类的逻辑思维和形象思维,将人类各种知识融入诊断过程,故可实现对大型复杂设备的实时、可靠、深层次和预测性故障诊断,获得的诊断信息就能准确地对诊断对象的状态进行识别和预测。因此这一技术也受到了世界各国工程研究人员的普遍重视。目前,随着基于行为的人工智能、分布式人工智能、多传感器信息融合技术以及新理论的提出与发展,故障诊断也获得了新的发展机遇[2].

  • 2023-11-23
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移动通信系统切换技术概述

在移动通信系统中,切换已被作为一种关键的技术广泛应用。本文首先对切换过程的基本概念进行介绍,然后依次论述了硬切换、软切换、无缝切换、接力切换和垂直切换的原理、过程及优缺点,并结合这几种主流的切换技术做了比较,并对几种切换技术的优兮做了总结。

  • 2023-11-23
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交通大数据平台解决方案(45页 PPT)

市交通运输局是市人民政府主管全市交通行业的职能部门。 下属市港航管理(地方海事)局、公路管理局、道路运输管理处和市地方公路管理处。行使全市水上交通港政管理、运政管理、海事管理、航道管理和船舶检验五项职能。

  • 2023-11-23
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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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