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软件工程结构化系统设计

首先研究、分析和审查数据流图。从软件的需求规格说明中弄清数据流加工的过程,对于发现的问题及时解决。然后根据数据流图决定问题的类型。数据处理问题典型的类型有两种:变换型和事务型。针对两种不同的类型分别进行分析处理。

  • 2021-04-28
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网络虚拟博物馆解决方案

在更广袤的范围、任何时间、任何地点上网参观,利用方便。 对实体博物馆数字资源(包括文字、图像、声音等)进行整合、加工、提升和频繁更换,并运用多媒体手段营造逼真、形象、生动的展示效果. 利用论坛、留言版、公众信箱等发表意见和建议,相比实体博物馆展厅的“观众留言”和观众调查 在不同栏目和页面之间穿梭连接,无论是参观展览、欣赏藏品,还是浏览新闻、活动资讯或是参与学习讨论,都非常方便,有绝对的自主权。

  • 2021-04-25
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智慧物联04智慧互联网时代的服务器发展趋势

WISE-Stack 軟硬整合邊緣智能私有雲 ? FPGA在大数据分析所扮演关键因素扮演关键因素 ? SKY服务器走向 ? SKY-7221 IoT 服务器介绍

  • 2021-04-25
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大数据医疗现状趋势及标杆分析

大力推动政府健康医疗信息系统和公众健康医疗数据互联融合、开放共享,消除信息孤岛,积极营造促进健康医疗大数据安全规范、创新应用的发展环境,通过“互联网+健康医疗”探索服务新模式、培育发展新业态。到2020年,建成国家医疗卫生信息分级开放应用平台,实现....基础数据资源跨部门,、跨区域共享,医疗、医药、医保和健康各相关领域数据融合应用取得明显成效;统筹区域布局,依托现有资源建成100个区域临床医学数据示范中心,基本实现城乡居民拥有规范化的电子健康档案和功能完备的健康卡一一医疗大数据正式纳入国家战略。

  • 2021-04-28
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AI全科教师主讲课程学习成效试验研究

智能技术的发展和全科教学的需求催生了 AI 全科教师主讲课程。本研究以广州市某小学四年级 两个班 79 名学生为样本,采用深度访谈、课堂观察和问卷调查等研究方法,基于拟人化学习过程理论框架探究 AI 全科教师主讲课程学生学习成效。研究结果表明,AI 全科教师主讲课程能显著增强学生学习动机(包括内在 动机和外在动机)、增加学生学习投入(包括行为投入、认知投入和情感投入)和提升学生学习结果(包括知识与 技能、过程与方法、情感态度与价值观)。本研究发现证实了 AI 全科教师作为教学主体促进学生高效学习的重 要作用,为解决师资匮乏、教师减负增能等问题提供了重要启发。

  • 2021-04-22
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普华永道2016年至2020年中国教育行业并购活动回顾及趋势展望转危为机在线教育爆发重塑行业格局

为了更好的分析教育行业的投资并购活动及趋势,普华永道将教育行业细分为以下几个赛道。由于在线教育涉及各个赛道,我们不进行单独拆分:学前教育、K12、素质教育、职业教育、教育信息化、其他

  • 2021-04-18
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大能源思维与大数据思维的融合(一)大数据与电力大数据

大能源思维将电力视为能源生产与消费全流程中的枢纽环节,藉此推动上游一次能源的清洁替代与下游终端能源的电能替代,支撑能源的可持续发展。大数据思维将各种数据资源从简单的处理对象转变为生产的基础要素。这两种思维的融合,使电力大数据成为大能源系统广泛互联、开放互动及高度智能的支撑,包括:广域多时间尺度的能源数据及相关领域数据的采集、传输和存储,以及从这些大量多源异构数据中快速提炼出深层知识并发挥其应用价值。作为两篇论文中的开篇,在演绎大数据基本概念、结构类型及本质特征的基础上,归纳电力大数据的特点。针对综合能源,通过基于数学模型的因果型数据、无因果关系的统计型数据以及参与者博弈型数据的融合,构建信息能源系统的知识挖掘平台。其续篇将讨论信息能源系统,并通过若干案例,反映大数据思维对提高大能源经济性与可靠性的贡献。

  • 2021-04-21
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我国陆地观测卫星资源及服务-智慧水利

贯彻执行国家卫 星应用的方针、 政策,提出陆地观 测卫星应用的发展 战略和中、长期规 划 ? 建设与运行我国陆地观测卫星地面数据处 理系统,处理、生产、归档我国陆地观测 卫星数据及其产品; ? 向国家有关部门和用户提供我国陆地观测 卫星的数据产品和专题产品及其服务,为 政府决策和国民经济发展服务。 ? 负责陆地观测卫星地面系统建设的 方案设计、工程抓总、技术协调和 运行管理; ? 制定我国陆地观测卫星地面系统、 数据处理、产品生产与分发服务等 方面的技术和质量的标准规范。 ?负责我国陆地观测卫星数 据和产品市场开拓和国际交 流; ?陆地观测卫星数据的推广 应用和培训。

  • 2021-03-21
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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