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5G+智能仓储运营整体解决方案

“机器人+货架”的标准化智能仓储解决方案 终端的智能穿梭小车都将为智能设备,有自己的控制“大脑”ACS,可以实现独立智能计算和自控制 云端的WMS软件将为标准化,模块化软件,可以规划的云端,用于云仓储平台的管理 实现让仓储系统成为一个类似“即插即用”的标准化可拓展系统

  • 2021-08-20
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气井试气、采气及动态监测工艺规程

气井试气、采气及动态监测工艺规程气井试气、采气及动态监测工艺规程气井试气、采气及动态监测工艺规程气井试气、采气及动态监测工艺规程

  • 2021-08-09
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华为USG9500系列下一代防火墙跨数据中心集群技术白皮书

技术上采用松耦合的集群方案,可以最多支持8 台防火墙设备组成一个集群,通过基于业务组的松耦合的引流机制来实现集群业务的负载分担和减少集群内跨设备 的横向流量传递,不需要集中的LB 设备来做分流。对于集群中的成员,我们要求接口板必须完全相同,业务板可以不同。

  • 2021-06-15
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华为在高等教育案例集

伴随着全社会信息化的发展进程,信息化技术正突破教室、学校、学区的物理边界,扩展着教学者和学习者的手段和范围,使师生有了更丰富的获取信息的基础和方法,推动了教育行业信息化的发展。 《教育信息化2.0行动计划》的目标是要求以教育信息化全面推动教育现代化,以信息化的方式构建互联网+教育的生态模式,其核心是通过信息化的技术来促进提高现代化教育。围绕该目标,结合学校信息化的建设阶段,整体从人才培养、校园信息化基础建设、智慧校园建设、一流重点学科平台建设几个方面完善学校的教育信息化2.0构建。

  • 2021-04-29
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工控设备系统安全实践

工业互联网信息安全趋势和挑战 工控攻击实践 工控设备系统安全防护实践

  • 2021-04-25
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基于不同优化算法的土壤水分特征曲线模型模拟性能分析_石文豪

土壤水分特征曲线反映了包气带土壤孔隙中水分质量与能量之间的基本关系,同时也间接反映出土壤内部的孔隙情况。土壤水分特征曲线模型对实测土壤持水数据的拟合效果不仅取决于所选用的模型,还依赖于对拟合算法的选取。基于UNSODA 2.0数据库中世界各地实测土壤持水数据,采用多种高效拟合算法(遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、差分演化算法)对4种应用广泛的土壤水分特征曲线模型(Brooks-Corey模型、van Genuchten模型、Kosugi模型、Biexponential模型)进行研究,旨在获取最适宜拟合土壤水分特征曲线的模型与拟合算法。结果表明:van Geunchten模型对较细和较粗质地土壤的实测持水数据拟合效果较好; Biexponential模型在中等质地土壤类型下的拟合效果较好;而Brooks-Corey模型拟合效果整体较差;粒子群算法与差分演化算法对土壤水分特征曲线的拟合效果最佳;模拟退火算法在运算效率上高于其他算法,当需处理的数据量较大时使用该算法可显著缩短运算时间。研究成果可以为农田水利、生态水文等研究中土壤水力参数的选取提供指导和参考。

  • 2021-04-25
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基于三维等距球体解析模型的俯冲段大斜视SAR成像算法_钟华

当合成孔径雷达(SAR)工作在俯冲段大斜视模式时,面临着斜视角沿距离向空变、距离-方位耦合严重以及3维速度与加速度带来扰动等问题,导致回波存在着严重的距离徙动(RCM)和多普勒相位的2维空变。针对这些问题,该文构建了一种用于精确描述俯冲段大斜视SAR回波距离-方位空变特性的3维等距球体解析模型。基于该模型,提出一种去除方位空变残余高阶RCM的校正方法,并重新推导了去除多普勒相位方位空变的频域拓展非线性变标(FENLCS)方法,结合子孔径处理方式解决了SAR工作在俯冲段大斜视模式下所面临问题。理论分析和仿真结果证明,该文构建的模型对于回波的距离-方位空变特性有着更精确的描述,且所提算法具有更好的成像效果。

  • 2021-04-20
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分布式人工智能与金融应用

随着金融科技领域的不断发展,特别是云计算、大数据、区块链、分布式、人工智能、物联网的发展,单一的计算机无法完成这样的巨大的计算工作,特别在AI领域,传统的人工智能计算效率已经远远无法满足业务的快速发展。而在物联网领域,随着智能互联的发展,多个智能设备之间的协作也变得更加紧密,人工智能的发展,逐步也在往边缘计算领域发展,万物互联的智能时代,对人工智能的计算方式也提出的更高的要求。

  • 2021-04-18
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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