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数据结构第五章树与二叉树

由于查找表中的数据元素之间不存在明显的组织规律,因此不便于查找。为了提高查找的效率,需要在查找表中的元素之间人为地附加某种确定的关系,即︰用便于查找的结构来构造查找表。

  • 2022-01-25
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长沙智能制造总院大数据发展态势研究产业发展篇

数据挖掘成为共性选择。企业的数据意识明显强化,重视做好数据的采集、存储、管理、处理、分析、应用等成为共识,企业纷纷加大数字化改造投入。从应用模式看,企业自用数据中心(EDC)和互联网数据中心(IDC)同时并存,且EDC数量远多于IDC,但从长远发展看,企业自用数据中心将逐步转移至更为专业的互联网数据中心。数据中心作为湖南省加快数字产业化、产业数字化关键基础设施,其应用已涵盖农业、采矿业、制造业、通信行业、电力行业、金融业、医疗卫生等多个领域。

  • 2021-03-20
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人工智能商业化研究报告

宏观环境、政策、数据和技术是人工智能商业化的四大驱动力 ? 商业化是相对于实验室产品而言。人工智能商业化,即:企业利用人工智能技术来解决 实际的问题,并通过市场进行规模化变现的行为。 ? 目前,七类人工智能技术已经进入商业化阶段,商业化路径大致可分为两种。一种是人 工智能技术公司主动去探索并推动产品和技术在实际场景中的落地;另一种是实体产业 积极的思考人工智能是否可应用于相关的业务场景来协助降本增效。

  • 2021-03-28
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新型智慧城市建设的GIS路径探索:一平台、多网格、泛场景

院士说:“人有智能是因为有时间、空间的感知能力,然后依据需要作出决策,并实现在精确位置精准的时刻对目标、对象或事件实现调控。如果让万事万物都具备精准的时空定位告知能力和对变化了场景或状态等进行适应性调控,我们就使万物具备了类人的智能,人类就进入一个智能时代。

  • 2023-07-04
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银江股份-长沙县智慧交通系统

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  • 2022-10-10
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数字化智能工厂方案

数字化智能工厂方案

  • 2020-07-02
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灯塔工厂架构设计方案(61页 PPT)

2018年,由世界经济论坛和麦肯锡共同推出,灯塔工厂就是智能制造的领路人,当我们遭遇大风大浪、黑暗、不知道方向的时候,人们会需要灯塔。灯塔工厂具备网络化、自动化、更优化的特征,同时也具备代表性、技术性、高效性和价值性,给广大的制造业指路。灯塔工厂不是目的,而是一个阶段、一个里程碑,是一个重新塑造自己、塑造制造业的开始。

  • 2024-01-19
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《2022年数字孪生城市框架与全球实践洞察报告》

《2022年数字孪生城市框架与全球实践洞察报告》《2022年数字孪生城市框架与全球实践洞察报告》《2022年数字孪生城市框架与全球实践洞察报告》

  • 2022-09-29
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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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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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智能网联汽车(车联网)蓝皮书(2025年)

报告围绕智能网联汽车产业高质量发展主题,从全球态势、场景应用、技术趋势三大维度系统梳理了产业发展现状,深入剖析了智能网联汽车在汽车、交通、城市治理等领域的价值释放路径,提出了推动产业高质量发展的举措建议与发展展望。

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低空产业高质量发展路径与策略研究报告(2025年)

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人工智能赋能中小企业高质量发展研究报告(2025年)

报告系统性梳理了中小企业人工智能规模化应用的演进态势,分析了模型创新、算力普惠、产品成熟及开源生态蓬勃发展对降低技术壁垒、提升场景适配度的关键驱动作用。

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AI4SE行业现状调查报告(2026年)

报告以《智能化软件工程技术和应用要求》《面向软件工程的智能体技术和应用要求》等系列标准为参考,聚焦AI4SE发展现状及落地成效。内容以行业调查结果为基础,对软件工程各阶段的智能化转型现状、落地效能提升情况、未来发展趋势、挑战与机遇等维度进行了深入分析。

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