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[智慧商业]智慧商店建设技术指南(试行)

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  • 2024-12-19
  • 阅读999
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2024信创领域图形工作站研究报告

本篇报告聚焦于信创背景下图形工作站的市场规模及细分应用场景,对于整体市场规模进行测算,并针对信创图形工作站的出货量、市占比、出货结构等做出了预测;针对图形工作站的细分应用场景进行了分析,围绕推动场景的驱动因素、客户需求进行了梳理总结。筛选出符合当下背景的设备及厂商。

  • 2024-12-19
  • 阅读206
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智慧工厂竞争力解决方案

智能工厂建设以智能化装备为基础,数字化生产过程 ,开应用网络技术和信息化技术,集成基亍大数据的智能化分析不决策支持方法本方案涉及智能工厂建设,实现了智能工厂生产的智能化分析和管控。

  • 2024-12-19
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自动驾驶算法——理解强化学习(一)

强化学习位于多个领域的交叉点,但其基本理念相同:决策科学。在计算机科学中,它是机器学习;在神经科学中,它是奖励系统。在工程学中,它是最优控制。

  • 2024-12-18
  • 阅读249

自动驾驶算法——理解强化学习(二)

动态规划一般需要具备2个性质:最佳子结构→你可以将某些 RL 问题分解为≥2 个部分,然后解决它们,最后将它们组合起来找到最佳问题,从而解决该问题。重叠子问题→子问题可以出现多次,通过将问题分解为子问题,我们可以获得一些好处。

  • 2024-12-18
  • 阅读243

自动驾驶算法——理解强化学习(四)

首先回顾这个系列前几篇文章:自动驾驶算法——理解强化学习(一) 和 自动驾驶算法——理解强化学习(二)和自动驾驶算法——理解强化学习(三)。

  • 2024-12-19
  • 阅读231

自动驾驶算法——理解强化学习(三)

MC 方法很简单;你只是直接从经验情节中学习。它之所以无模型,是因为没有任何关于 MDP 转换/奖励的知识。它使用简单的“价值 = 平均回报”这一想法从完整的情节中学习。警告:只能将 MC 应用于情节 MDP,并且所有情节都必须终止。

  • 2024-12-19
  • 阅读234

自动驾驶算法——理解强化学习(五)

首先回顾这个系列前几篇文章:自动驾驶算法——理解强化学习(一) 和 自动驾驶算法——理解强化学习(二)和自动驾驶算法——理解强化学习(三)和自动驾驶算法——理解强化学习(四)。

  • 2024-12-19
  • 阅读240
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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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