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清华大学126页PPT:2021元宇宙发展研究报告

2021年是元宇宙(MetaVerse)的元年。堪比大航海时代的大迁徙,人类全面走进数字世界,开辟鸿蒙、创世而生。创造、生活、娱乐,乃至工作的数字时空,是为元宇宙。其中,需要重新思考存在和虚无、肉体和精神、性善和性恶、自我和宇宙的哲学命题,需要不断探索有限和无限、秩序与自由、自治与法治、经济与治理、伦理和文明的边界,需要全面融合区块链、AR、5G、大数据、人工智能、3D引擎等新技术,形成数字创造、数字资产、数字市场、数字货币、数字消费的新模式。元宇宙是“心”的绽放,是“梦”的具象,是“我思故我在”的全息展现。内求于心,外形于物,物物相生,元宇宙成矣。或许,互联网的终极形态就是“元宇宙”。

  • 2021-10-31
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智慧工厂智能制造供应链解决方案(89页)

智慧工厂智能制造供应链需求分析、顶层设计、规划、应用、展示、建设和运营 ,用户真正需要的是灵活的,既适应变化又能满足企业管理特征,富有个性化的供应链理系统

  • 2022-02-13
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数字化与碳中和 园区篇(2022年)

产业通常围绕区域内的优势要素资源集聚,形成具有独特竞争优势的产业园区。随着我国园 区数量和规模的扩张,以及园区内企业主体数量的增加和资源的消耗,要素依赖无法满足政府对园区高质量发展要求,创新驱动成为园区发展新的动力引擎。经过十余年的探索和实践,园区不断推进新旧动能转换,优化创新创业生态。我国涌现出一批高水平的产业园区,其中以北京中关村、深圳高新区、苏州工业园区等为代表的高新区,在我国众多园区中独树一帜。他们长期坚持制度创新、科技创新和服务创新,不断完善人才、科技、资金等要素,引入绿色产业、低碳技术、绿色金融等新兴业务,赋能园区向更深层次、更广维度转型升级,引领我国产业园区朝着创新驱动方向发展。

  • 2023-08-25
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统计学入门-第四章 决策树

前面我们介绍了一种重要的适用于0-1型因变量的回归分析模型:逻辑回归。从理论上讲,逻辑回归是广义线性回归模型的一个特例。从名字上就可以感受到,这个模型的本质就是某种线性模型。线性模型有很多优良的性质。例如:非常简单,而且参数个数少,因此能够支持相对比较小的样本估计。同时,因为模型结构简单,参数估计结果也很好解读。这些都是线性模型的优点。但是,天下没有免费的午餐,在统计模型的构建过程中,凡是优点就一定伴随着缺点。各种线性模型(包括广义线性模型)的主要缺点是什么呢?答:不灵活。因为这是一个线性模型,因此它的函数形式单一,难以描述更加灵活的函数形态(例如:非单调的相关关系)。而现实生活中碰到的问题,可能非常复杂。当面对复杂问题的时候,其实我们仍然会优先考虑相对简单的线性模型,为什么?因为样本量常常不够大。但是,随着计算机技术的进步,人们能够采集到越来越多的样本,这就为建立更加复杂的非线性模型提供了可能,而各种各样的非线性模型,成就了机器学习(或者统计学习)这个特定的领域。

  • 2022-08-03
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一篇适合新手的深度学习综述

文章列举出了近年来深度学习的重要研究成果,从方法、架构,以及正则化、优化技术方面进行概述。对于刚入门的深度学习新手是一份不错的参考资料,在形成基本学术界图景、指导文献查找等方面都能提供帮助。

  • 2022-08-01
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数据安全及其标准化

在过去的几年里,全世界频繁出现了一系列备受瞩目的数据安全事件,对个人、企业、社会甚至国家安全造成严重影响,据统计,在网络安全领域,数据安全是最频繁出现的高频词。 全球107个国家(其中66个是发展中国家或转型期经济国家)已经制定了数据安全和隐私保护的立法。在这一领域,欧美国家大幅领先于其他国家和地区,亚洲和非洲的比例相当,只有不到40%的国家有相关法律。欧盟GDPR正式实施,2018年也被认为是数据安全的元年。

  • 2021-04-28
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机器人行业解决方案

您将了解到 1、专为机器人开发的高质量安全解决方案 2、具备小型、耐久且坚固特性的丰富产品线 1、专为机器人开发的高质量安全解决方案 2、具备小型、耐久且坚固特性的丰富产品线

  • 2022-03-25
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智慧社区管理平台-中服云

智慧社区平台以云计算、物联网、大数据等先进技术为核心,支持按“总部-区域-项目”三级架构、分权运营,包含智慧物业(信息化+智慧楼宇)、智慧商圈、智慧生活等APP,实现各方需求的有效流通与转化,助力社区管理、服务、品牌、营收、模式五大升级,打造行业领先的智慧社区标杆项目。

  • 2021-07-08
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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

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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