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互联网新媒体整体培训课程

新媒体时代是所有采用文字、声音、影像、动画、网页等多种媒体表现手段都称为媒体。而除了传统的广播、电视、音像、电影、出现的社交软件、新的平台、直播、短视频等新的传播方式。

  • 2021-06-18
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武汉人工智能计算中心:算力集群赋能产业集群

2020年10月,武汉人工智能计算中心启动建设,计算中心将为提升武汉人工智能技术层实力、孵化并推进人工智能应用层落地提供有效保障,为武汉及周边地区提供基础软硬件平台,为构建技术层、应用层提供基础。未来,围绕武汉人工智能计算中心,将重点打造公共算力服务、创新孵化、产业聚集发展、科研创新和人才培养四大平台,开展生态体系建设,培育人工智能产业生态,通过打造人工智能应用示范项目,扶持带动千行百业智能化升级。

  • 2021-06-01
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阿里云DNS – 打造安全稳定的数字经济基础设施

2020年2月27 Cloudflare软件更新搞瘫全球 F、E DNS根服务器瘫痪 ? 2020年7月16日 Cloudflare DNS服务器故障导致国内外大量网站无法正常解析访问

  • 2021-04-24
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雷达多目标跟踪波束资源调度算法_王莹莹

在雷达作战系统中,波束资源的合理调度一直是一个关键问题。本文将协方差算法与灰色关联决策算法相结合实现雷达系统的波束资源分配,在满足各目标跟踪精度的基础上,最大化波束资源的利用率。对于被跟踪的多个目标,由灰色关联度决策算法计算其威胁度,根据目标威胁度设置期望协方差,计算各个目标期望协方差与实际协方差之间的差异度并由大到小进行排列,选择最大差异度的目标作为跟踪对象。如果所有目标都达到期望值,则进行新目标探测。仿真结果表明,提出的算法能够较好地进行多目标波束资源的自适应分配。

  • 2021-04-23
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我国智慧旅游研究热点可视化分析_——基于CNKI核心期刊载文数据

:依托 CNKI 数据库、采用科学知识图谱计量方法,对智慧旅游研究领域相关核心期刊 所载文献展开分析,并绘制了作者合作网络、高频词共现网络、热点聚类、热点演化路径等知识图 谱,直观地揭示了我国智慧旅游研究的发展现状与演化趋势及其学术热点与前沿动态. 结果表 明:1)智慧旅游研究文献数量趋势不稳定,高校是主要研究机构,载文期刊呈现多元化,某些被 引文献的被引频次很高;2)核心作者之间的合作率较高,但整体发文量较低;3)研究内容以智慧 旅游的技术基础、城市建设与发展、景区服务与管理、乡村转型发展为 4 大热点主题;4)研究进 程总体上分为探索阶段、成长阶段、发展阶段、深化阶段. 未来研究需要更多地关注乡村旅游智 慧化、智慧旅游背景下的生态旅游建设等内容.

  • 2021-04-21
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生态农业观光园项目建设可行性研究报告

在生态示范园的基础上,立足生态园山青水秀、“绿色环保”以及生态园的休闲园的特点,充分利用生态园自然景观,形成“可览、可游、可居”的环境景观和集“自然一-生产一-休闲一康乐一教育”于一体的景观综合体,发展体验农业与观光农业相结合的特色旅游。生态农业观光旅游是旅游业发展一个新方向,一方面拓宽了旅游业的广度,为旅游活动增添了新景观,有助于生态保护和环境优化,使环境恢复魅力,永保秀丽;另一方面改变了传统的农业生态结构,优化了农业经济的组合,开拓了农业和土地被利用的新领域,强化农业自我积累、自我发展的运行机制,增加农产品的商品量和农业附加值,加速传统农业向现代新型农业的转变,是振兴农村经济、优化农业结构的有效措施。围绕建设旅游大产业、面向旅游大市场,进一步调整优化农业结构,通过生态农业园的建设,引导和推动XX市农业结构调整。

  • 2021-04-15
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5G 基站设备技术

随着 3GPP 公开发布第一个 5G R15 国际标准,韩国、美国等国家都相继宣布5G 商用计划,全球进入 5G 商用网络部署阶段。6 月 6 日,工信部向中国联通正式颁发 5G 牌照,中国正式进入 5G 商用元年,国内 5G 商用驶入快车道。与 4G 国际标准不同,5G 国际标准通过候选方案讨论、标准讨论等过程,最 终形成全球统一的标准,从而集中全球产业链加快 5G 发展。5G 标准从技术层面竞争,逐步上升到国家综合实力的竞争,争夺 5G 标准核心技术和重大技术创新是各国企业的首要目标。

  • 2021-03-26
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一文看懂:仓管系统WMS与运管系统TMS的选型与实施

国内有庞大的仓储物流从业人员队伍,很多人想深入了解WMS与TMS究竟如何实施。本文详细解析下WMS与TMS的选型与上线实施。 针对WMS的实施,王二根据自己原来的IT工作经验,整理总结出了完整的流程。

  • 2021-03-04
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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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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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