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“项目管理+智慧工地”解决方案

“智慧工地”是“智慧城市”和“互联网+”理念在建设工程领域的行业具体体现,它是一种崭新的工程现场一体化管理模式,是互联网+与传统建筑行业的深度融合。“智慧工地”充分利用移动互联、物联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术,彻底改变传统建筑施工现场参建各方现场管理的交互方式、工作方式和管理模式,提高生产效率、管理效率和决策能力等,实现施工现场的数字化、精细化、智慧化管理。

  • 2021-10-21
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中国移动2030技术趋势白皮书

《2030+技术趋势白皮书》在信息通信技术与大数据、人工智能的深度融合、网络泛在性的进一步扩展、用户体现和个性化服务需求的持续提升的背景下,从满足极致用户体验的角度,对网络的未来技术发展趋势进行了预测和探讨,针对6G指标需求,在频谱、谱效提升、网络架构和网络功能四大方面介绍和分析了未来潜在使能技术。

  • 2021-03-19
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智慧工厂安全完美解决方案

随着物联网(IoT)的诞生,网络安全威胁现在已经升高到另一个新的层次。原本纯粹虚拟世界的威胁,现在很可能对真实世界造成影响,尤其是资讯技术(IT)与营运技术(OT)逐渐汇聚的工业物联网领域。结合了实体与虚拟系统的智慧工厂,虽然带来了互通性与即时互动的可能性,但代价也让黑客的攻击面更加宽广。

  • 2021-11-01
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Spring-IoC容器-极客

控制反转(Inversion of Control,英文缩写为 IoC )是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦 合问题,也是轻量级的 Spring 框架的核心(所谓 IoC 就是一个用 XML 来定义生成对象的模式)。Spring 的模 块化是很强的,各个功能模块都是独立的,因为大多数应用程序都是由两个或是更多的类通过彼此的合作来实现 业务逻辑,这使得每个对象都需要获取与其合作的对象(也就是它所依赖的对象)的引用。如果这个获取过程要 靠自身实现,那么这将导致代码高度耦合并且难以维护和调试,本教程将通过示例代码,像你展示控制反转及依 赖注入的实现方法及 Spring BeanFactory 实例化 Bean 的过程。

  • 2021-04-20
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设计模式的六大原则-极客

遵循单一职责原则。分别建立两个类T1、T2,使T1完成职责P1功能,T2完成职责P2功能。这样,当修改类T1 时,不会使职责P2发生故障风险;同理,当修改T2时,也不会使职责P1发生故障风险。 说到单一职责原则,很多人都会不屑一顾。因为它太简单了。稍有经验的程序员即使从来没有读过设计模式、从 来没有听说过单一职责原则,在设计软件时也会自觉的遵守这一重要原则,因为这是常识。在软件编程中,谁也 不希望因为修改了一个功能导致其他的功能发生故障。而避免出现这一问题的方法便是遵循单一职责原则。虽然 单一职责原则如此简单,并且被认为是常识,但是即便是经验丰富的程序员写出的程序,也会有违背这一原则的 代码存在。为什么会出现这种现象呢?因为有职责扩散。所谓职责扩散,就是因为某种原因,职责P被分化为粒度 更细的职责P1和P2。

  • 2021-04-20
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美团技术解析:模型加速与模型裁剪算法概述

本篇介绍了深度学习模型在自动驾驶感知上的应用。出于自动驾驶感知的要求,模型需要具有较高的实时性与准确度,这两个要求在很多时候是矛盾的。因此本文作者提出了一些模型加速与裁剪的方法,以保证模型的快速性与准确性。

  • 2021-04-17
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工业互联网研究院工业互联网人才白皮书

工业互联网是第四次工业革命的重要基石,推动经济高质量发展的重要引擎。 工业互联网的发展关键在于人才。工业互联网人才是新一轮科技革命和产业革命 的重要战略资源,也是国家和企业竞争的核心。了解我国当前工业互联网人才现 状,对于工业互联网人才培养和人才队伍建设具有重要战略意义。

  • 2021-03-20
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智能精密配电系统数据中心解决方案培训课件

建设新一代绿色数据中心,以及提高数据中心电能利用率PUE (PowerUsage Effectiveness)、和加强动力系统的安全性管理,为数据中心的设备运行提供一个良好的物理基础,已经是业界共同关注的一个热门话题。

  • 2021-06-28
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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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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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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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