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06X701体育建筑专用弱电系统设计安装

06X701体育建筑专用弱电系统设计安装

  • 2021-08-31
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未来数字城市:当城市遇上数字技术

正如人类社会进步的本质是人类的分工协作,产品更新换代的本质是技术的融合应用。伴随着各项技术飞速发展并加速商业化,每个技术时代都会出现颠覆时代的产品。在PC和互联网时代,Wintel组合融合应用了服务器/ PC/ERP/Web 1.0电子商务技术等技术,定义了个人电脑; 在移动互联网时代,苹果公司融合应用了Web 2.0、云、移动技术定义了智能手机;在数字化时代,特斯拉融合应用大数据、分析、可视化、物联网、智能机器、人工智能等技术,定义了智能汽车。在后数字化时代,区块链、量子计算、边缘计算、脑机接口、立体显示、数字孪生等新技术接踵而来,定将定义一-个规模更大、更复杂的智能产品

  • 2021-05-27
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西安市中小企业公共服务示范平台认定管理办法

关于修订印发《西安市中小企业公共服务示范平台认定管理办法》的通知 市工信发〔2021〕68号 各区县、西咸新区、各开发区工业和信息化主管部门: 为深入贯彻落实国家、省、市促进中小企业发展的政策措施,进一步推动我市中小企业公共服务平台建设,支持中小企业高质量发展,我局重新修订了《西安市中小企业公共服务示范平台认定管理办法》。现印发给你们,请遵照执行。 西安市工业和信息化局 2021年4月16日

  • 2021-04-16
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大数据时代(普及+案例)-演讲稿

个设: 备连接着你手机里的一款大数据的APP, 你打开它就可以看到你昨晚睡觉时翻身次数、心跳和血压状况。根据测量结果,它建议你今天出门之前多喝点橙汁类的饮品来补充维生素。

  • 2021-04-17
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综述|旋转机械复合故障诊断的现状、挑战与机遇

复合故障作为导致旋转机械非预期停机的主要故障,大大增加了故障诊断的难度。为了解决复合故障诊断( CFD ,compound fault diagnosis)的现实难题,近年来,来自工业界和学术界的研究人员和工程师们已经取得了许多重大突破。不可否认,许多著名的研究人员对故障诊断进行了系统的研究。然而,先前的综述文章更多关注单个或独立故障的故障诊断,导致CFD仍然缺乏全面的调研。因此,为了满足上述要求,有必要对旋转机械复合故障的故障诊断方法或算法进行深入的综述,并揭示潜在的挑战与机遇,这将引导和激励读者致力于提升故障诊断技术的有效性和实用性。具体来说,实现复合故障识别的方式,详细介绍了CFD方法的相关背景,包括相关定义和一种新的分类方法。然后,基于过去几十年的相关出版物,对CFD的最新应用进行了综述。最后,总结了实现CFD在故障诊断中的挑战和机遇,并给出了本综述的结论。我们相信,这篇综述文章可以从不同的方面为潜在的读者和经验丰富的研究人员提供一个系统的CFD指南。

  • 2024-09-01
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中国电信5G定制网产品手册(2020发布版)

5G 是一种演进,更是一种变革。随着新基建战略的持续推进,业内对于利用 5G 技术实现转型升级的需求愈发迫切,而不同行业的信息化特征差异明显,行业间的业务场景信息化需求程度各不相同,5G 公共网络无法很好满足行业内不同应用场景的差异化需求。客户亟需可定制的 5G 专用网络,来满足安全隔离等级、低时延、云网融合等不同层面的行业数字化转型所需信息基础设施需求。

  • 2022-07-27
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MySQL高性能书籍_第3版(中文)

《高性能MySQL》是分享MySQL实用经验的图书。它不但可以帮助MySQL初学者提高使用技巧,更为有经验的MySQL DBA指出了开发高性能MySQL应用的途径。 《高性能MySQL(第2版)》包含14章和4个附录,内容覆盖MySQL系统架构、设计应用技巧、SQL语句优化、服务器性能调优、系统 配置管理和安全设置、监控分析,以及复制、扩展和备份/还原等主题,每一章的内容自成体系,适合各领域技术人员作选择性的阅读。

  • 2021-06-17
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基于GA-PSO融合算法的开采沉陷Richards预计模型参数优化

在矿区开采地表沉降动态预计模型建立过程中,针对 Richards 时间函数模型参数在地质采矿条件复杂情况下难以一次性准确求取的问题,采用遗传粒子群(Genetic Algorithm Particle Swarm Optimization,GA-PSO)融合算法对 Richards 模型参数进行动态修正,建立了一种基于 GA-PSO 融合算法的 Richards 时间函数参数优化模型。通过与传统 GA 算法和变步长果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization,FOA)进行比较,结果表明:GA-PSO 算法对Richards 模型参数优化效果良好。通过单点举例和选取部分特征点验证的方法,得出 GA-PSO 算法模型在各个时期的预计中误差最大为 14.43 mm,最小中误差为 1.48 mm,最大平均误差为 11.16 mm,最小平均误差为 1.23 mm,且GA-PSO 算法模型精度高于拟合模型和变步长 FOA 模型。研究表明:经过 GA-PSO 算法优化参数后的 Richards 模型能够更加高效,有助于精确构建矿区地表移动动态预计模型。

  • 2021-06-16
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