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流程智能工厂解决方案-领地版

根据 Gartner 对数字化和数字化转型给出的定义,数字化(Digital)是通过二进制代码表示物理项目或活动。Gartner 所认为的数字化转型是指数字业务转型(Digital BusinessTransformation),是利用数字技术支持能力来创建一个强大的新数字商业模式的过程。

  • 2023-04-04
  • 阅读1106
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  • 33页
  • pptx

数据结构——C语言描述(第二版)第七章图

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
  • 阅读1106
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  • 29页
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Symantec安全管理解决方案

赛门铁克安全管理解决方案-用户在安全管理方面遇到的挑战:不断变换的信息安全威胁,需要采用新的防护技术进行拦截,但是如何实现跨平台,跨产品的统一集中管理

  • 2021-04-17
  • 阅读1105
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昆仑通态USB下载问题解决方案(DOC)

昆仑通态USB下载问题解决方案(DOC)-本说明列举出了昆仑通态mcgsTpc嵌入式一体化触摸屏/工控机系列产品在使用USB下载服务的过程中,较常遇到的问题,并对解决方法进行了详细的说明。目前市场上,北京昆仑通态自动化软件科技有限公司的生产的TPC7062K、TPC7062KS、TPC7063K支持USB下载服务。本说明仅适用于以上几种型号,其中,TPC7063K已经基本停产。产品有2个USB口,USB2为提供USB下载服务的端口,USB1仅支持普通的USB服务。

  • 2021-04-22
  • 阅读1104
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  • 16页
  • doc

【EAAI】使用1D-CNN和BiLSTM进行时间序列预测的教程:参见峰值需求和系统边际价格预测的示例

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。

  • 2024-05-11
  • 阅读1104

BPM流程管理系统

BPM流程管理系统

  • 2020-07-06
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  • 8页
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中新天津生态城:2022年度全域智慧城市白皮书

十四五开局之年,智慧城市在传统以信息化为主的建设模式上进一步转型升级,开始与数字经济的发展深度融合,智慧城市不仅成为城市实现整体数字化转型和智能化发展的重要抓手,更成为实现数字经济发展红利的全民共享的核心载体;另一方面,中国的城市建设不断的在“以人为本”原则下持续的在各领域推动革新,智慧城市建设也把如何将成果最大惠及民生作为最核心的目标。中新天津生态城在智慧城市建设的领域探索多年,成绩斐然。在新一轮城市建设重大转型的浪潮下,生态城汇集2021-2022年在坚持“生态+智慧”双轮驱动发展原则上形成的各领域智慧建设的成果,发布了本年度的智慧城市白皮书,为未来的城市建设者们提供有益的参考。

  • 2023-03-15
  • 阅读1103
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  • 29页
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智能制造能力成熟度模型-网络

  网络,以一组通用或专用协议相连,形成逻辑上单一且能互联的数据交互通道,在这个网络中有交换机、路由器等网络设备、各种不同的连接链路、种类繁多的服务器和数不尽的计算机和终端。只要处于这个网络之中,信息就能瞬间发送到指定的计算机、终端或设备。网络是资源能力要素的第二个能力子域。

  • 2022-08-08
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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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