面对船舶功能、构造的日益复杂化、用户需求的不断变化、市场竞争的不断加剧，传统的船舶CAD技术已很难适应现代造船需求。现阶段市场需求下的新要求是尽可能地缩短设计周期，提高设计效率，保证设计质量，减少设计缺陷。现代船舶业随之出现了适应这种发展的新模式，数字化造船成为热点，并为船舶设计领域带来了新的思想和技术支持，从而需要采用这些新技术来解决设计手段问题，使船舶的谈计过程得到最大限度的提高，这是本文研究的出发点。
某小区的接管方案-鉴于XX小区（原XXX、原物业服务企业XX（物业服务有限公司、的退出，XX小区未成立业主委员会的情况。经XX（房地产开发、公司与（当地社区、社区协商，本着在国家“一带一路”会议期间维护社会稳定保证XX（小区、物业服务工作的正常开展，协商决定由（新接管小区物业公司名称、对（小区名称、进行物业代管服务。经过我司与政府物业监管部门多次沟通，了解到现因当地政府要求，房地产主管部门、社区物业监管办均要求小区物业管理必须通过公开招投标获得。
电力系统是由发电、输电、变电、配电和用电等环节组成的电力生产与消费系统。其中变电站是电力系统的核心环节，担负着所在区域的高低压变换及供电任务。变电站具有数目巨大，地域分布广且很多地处人烟稀少区域的特点，给维护管理带来了诸多不便.
尽管基于深度学习的时间序列预测研究正在各个行业积极开展，但深度学习技术对于没有计算机科学专业的研究人员来说仍然有很高的进入门槛。本文介绍了使用基于深度学习的模型进行时间序列预测的教程。介绍了时间序列数据预测的全过程——从数据采集到预测结果评价。通过使用1D-CNN和BiLSTM模型预测韩国济州岛峰值电力需求和系统边际价格的实例，展示了每个步骤的细节。在济州岛，2021年可再生能源在总发电量中的比例提高到67%，需要更准确的电力需求预测。因此，使用2018年2月808天的培训数据，预测了未来21天的电力需求和SMP。为了让读者更容易理解，该示例仅使用开放的公共数据，整个Python源代码通过GitHub存储库共享。WRMSSE计算的预测误差为0.42的电力需求和0.63的SMP最大值。WRMSSE值小于1意味着预测相对较好，即优于天真的预测。本教程不仅限于能源行业，还可用于任何需要时间序列数据预测的应用程序。这篇文章有望对需要了解使用深度学习进行时间序列预测的过程并将其应用于行业的研究人员有很大帮助。
2023年，在全世界开源大发展的背景下，中国开源迎来了新的发展高峰，其发展速度仍旧为全球最快， 其迸发的活力、潜力和速度已得到全球开源界的认可，中国开源部分领域和部分企业已接近或达到世 界先进水平，在国际开源事务中的影响力正与日俱增，发挥着越来越重要的力量。
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本白皮书将着眼于上述演进需求和新技术方向,对后5G时代基站天线的能力要求、关键技术和推进方向进行初步阐述,希望能够为产业在规划设计产品和解决方案时提供参考。第一章阐述大规模阵列天线的架构和技术演进;第二章从绿色低碳的需求视角描述天线的设计、生产和指标评价体系;第三章探讨场景化应用对天线的需求和创新方向;第四章对天线的前沿技术进行展望。
为实现我省交通运输基础设施的数字化、网络化、智能化，提升路网整体运行效率、降低安全事故、提高服务水平，根据中共中央、国务院《交通强国建设纲要》、交通运输部《关于推动交通运输领域新型基础设施建设的指导意见》和《数字交通“十四五”发展规划》、广东省交通运输厅《广东省数字交通“十四五”发展规划》，省交通运输厅组织编制了《广东省智慧高速公路建设指南》（以下简称“本指南”）
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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
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。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
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当前，人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口，人工智能正以前所未有的速度重塑世界，为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植，从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断，人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样，未来，随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合，以及海量数据与前沿知识的双重加持，人工智能将彻底突破单一技术工具的局限，蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽，融入千家万户的日常起居，成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
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