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智慧文旅云平台建设方案

智慧文旅云平台就是利用云计算、物联网、大数据、人工智能等新技术,通过互联网,移动互联网,借助便携的上网终端,达到游前、游中、游后都能主动感知文化旅游资源、文化旅游经济、文化旅游活动等方面的信息,提升游客在"食、住、行、游、购、娱、体、疗、学、悟”各个旅游环节中的附加值。

  • 2021-04-15
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搞懂什么是中台——来自阿里巴巴架构师总结

“中台”概念这几年非常火,特别是阿里、腾讯、百度、京东等互联网公司最近频繁的基于中台调整组织架构,把“中台”的热度又上升到另一个高度,甚至有这样的声音, 90 年代不做 ERP 会死,现在不做中台也会定企业生死。中台的概念起源于阿里,也发展于阿里。笔者有幸参与阿里业务中台方法体系建设,也主导参与一些阿里云新零售业务中台项目,经常被问到如下问题。本文作为“阿里巴巴业务中台”专题的第一篇,和大家分享一些思考(本文内容仅代表作者个人观点,欢迎交流)。

  • 2021-03-24
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离散数字化制造智能工厂解决方案

重庆大学机械自动化专业,国内知名上市制造企业工作12年,企业信息化管理咨询3年,英文businessadvance,国家二级物流师,深度参与德国BMW、意大利PIAGGIO、DELOVO、法国DSW等多个国际项目,与国内上千家制造企业开展过合作交流,熟悉离散制造业务难点,善于将精益生产思想与智能信息化技术系统融合,并实战参与长安工业、森稞精机、江铃桥齿、宗申动力、长盈电缆、通得电气、渝江压铸、汇灵机械等多个代表项目。

  • 2021-02-22
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蘑菇街中台转变之路-刘诗遥

中台的搭建 Why ? 我们要提前预判业务的方向,走到业务的前面去 When ? 跨业务迭代速度慢 ? 跨业务改造成本高 How ? 核心业务层下沉 ? 业务配置层抽象归类 ? 走到业务中

  • 2021-03-25
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软件系统运维方案完整版

软件系统运维的规范性、先进性、可扩展性、完整性并重安全防护涵盖的对象较多,涉及管理、技术等多个方面,包括系统定级、安全评测、风险评估等多项环节,是一项复杂的系统工程,相关工作应按照国家有关标准实施。系统应采用成熟先进的技术,同时,网络安全基础构架和安全产品必须有较强的可扩展性,为安全系统的改进和完善创造条件。

  • 2021-04-15
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磷酸铁锂市场分析研究报告

由于本项目的市场定位为全球的电动汽车电池市场,目标是生产出高性价比的正极前驱体材料。因此,本报告针对锂离子在电动汽车市场进行分析。中国是一个经济正在高速发展的发展中国家,汽车已成为城市的主要污染源,也是每年要花费大量外汇进口石油的原因。油电混合式电动车(HEV)和电油混合式电动车(PHEV) 是目前国际上发展最快的两类电动车。HEV 完全靠加油站添加燃料,不需要外部充电,这种车辆排放的污染气体不到通常汽车的30%,油耗通常可降低25%~ 50%,丰田年销售几十万辆的Prius 等已在市场上获得了成功。

  • 2021-04-15
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食用菌工厂化栽培生产加工项目可行研究报告

近年来,全球食用菌产业的发展速度很快,每年以7-10%的速度增长,而我国年增长速度更是高达20%左右,并保持良好的增长态势。由于食用菌尤其是食药兼用的菌类具有高蛋白、低脂肪、高维生素、低热量的特点,含有丰富的无机盐类和可食性纤维素,富含氨基酸、真菌多糖、微量元素等营养成分,对提高人体免疫力、防癌抗癌、抗衰老等具有明显的食疗价值。食用菌不但营养丰富,而且味道鲜美。它符合联合国粮农组织倡导的二十一世纪天然、营养、健康的保健食品要求,因而倍受人们的青睐。食用菌作为国际公认的健康食品,在国内外市场极为畅销,每吨售价达4000- 10000元人民币,价格看好,效益可观。有人预测21世纪的食品重点是保健食品和功能食品,而食用菌正是保健食品的佼佼者,它无疑具有广阔的发展前途。

  • 2021-04-15
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研报有色行业前瞻研究之铂燃料电池开启铂的新时代

铂是燃料电池“心脏”:燃料电池具有高功率、低噪音、低温性能好、续航里程长、环保无污染等优点, 在新能源汽车领域极具发展前景。燃料电池催化剂能降低电极反应的活化能,提高反应速率,使燃料电 池商业化成为可能,被称为燃料电池“心脏”。目前铂系催化剂的电流密度、催化活性和稳定性突出, 是燃料电池主流催化剂。 铂资源稀缺,分布集中:铂是较为稀缺的资源,目前全球铂族金属储量约十余万吨,我们测算,其中铂 的储量约3.2万吨。全球铂资源分布十分不均衡,南非和俄罗斯2019年约占全球铂储量的91%和6%,也 是全球铂矿的主要产地。中国铂资源紧缺,仅约占全球资源量的0.4%,资源保障能力较为薄弱,超90% 铂产品依赖进口。

  • 2021-03-18
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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