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服务器技术基础课程

从理论定义来看,服务器是网络环境中的高性能计算机,它侦听网络上其它计算机(客户机)提交的服务请求,并提供相应的服务。为此,服务器必须具有承担服务并且保障服务质量的能力。

  • 2021-07-01
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非物质文化遗产数字化保护对策分析——以雅安市非物质文化遗产保护为例

数字化技术是推进雅安市非物质文化遗产保护和传承的重要方式,具有重要的意义。雅安市非物质文化遗产数字化保护工作取得了一些成效,但仍然存在许多不足。从保护机制和体系、人才与资金、数字化手段、数字化成果展示四个方面分析雅安市非物质文化遗产数字化保护的现状及问题,为雅安市非物质文化遗产数字化保护与利用提出新思路。

  • 2021-06-16
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智能制造数字化人才分类体系及其标准研究——美国DMDII的数字人才框架启示

智能制造人才分类体系及其标准是建立以数字化、网络化以及智能化为中心的新制造业职业布局的理论基础。通过对美国数字制造与设计创新研究所(DMDII)发布的数字人才框架中165个新职业的分析发现,制造业创新研究所将成为数字制造人才新的提供系统,职业布局的整体呈现为数字制造生态系统利益相关者提供共同行动框架,以及类层的职业角色分类为数字制造优先人才和过渡人才战略提供制定依据,构成了美国DMDII数字人才框架的基本特征。此研究对完善中国智能制造数字化人才分类体系及其标准具有以下启示意义:建立“技术领域一人才分类 技能标准一教育实现”的分类逻辑;制造业创新中心应关注技术创新与数字人才的并行开发;以数字制造优先人才分类体系的完善推进数字制造整体职业布局的形成。

  • 2021-06-16
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滑坡次声信号简正波模型的匹配场超前定位算法_赵久彬

滑坡灾害发生前夕,滑体内的局部岩土体发生爆裂、摩擦和断裂等破坏会产生次声波向外传播,基于次声信号的超前定位成为滑坡监测预警的关键技术。将波动方程通过傅里叶变换到亥姆霍兹方程,利用汉克尔变换得到波动方程的核函数,建立了基于简正波的地质声场模型,仿真分析了土层与空气、土层与岩层之间反射折射关系;提出滑坡次声信号的简正波模型匹配场超前定位算法,将垂直接收阵的测量次声信号与传播模型的拷贝次声信号进行相关匹配计算,搜索计算得到模糊函数最大值处的坐标定位为声源点,并采用12元垂直接收阵仿真分析3种匹配场算法性能,发现可变系数似然匹配场算法具有旁瓣小、定位准确的优点,可应用于滑坡定位技术;将垂直接收阵置于空气层中、土层中不同位置发现,土层中的垂直阵能够精确定位,而空气中误差较大;并将该算法应用于滑坡超前定位,定位了滑体的局部破坏位置和预测滑移线。该算法为滑坡超前定位技术提供了新的思路。

  • 2021-04-22
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大数据下的用户分析

“大数据”是指以多元形式,许多来源搜集而来的庞大数据组,往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下,这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录,还有许多其他来源。这些数据,并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。

  • 2021-04-18
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聚类集成算法在客户细分模型中的应用

营销分析、客户分析和内部运营管理是企业大数据应用最广泛的 3 个领域。基于某市烟草零售数据,运用聚 类集成算法构建客户细分模型,实现烟草零售精准营销。本算法集成了 Clara 算法和 K -means 算法,首先采用 Clara 算法随机生成初始聚类中心,K -means 算法进行无监督学习,得到最少代价的聚类中心,然后基于零售客户 基本信息进行聚类因子建模,将类别与档位进行维度交叉,对零售客户在档位内二次细分,优化迭代分配,解决烟草 零售客户档位内部差异化大的问题。经多种聚类算法比较,本文方法的总误差和误差波动率小于其他单一的聚类 算法。将该方法用于烟草营销投放策略,经市场验证,能够提升订足率和需求满足率。

  • 2021-04-17
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数字化教学资源的特征与类型

教育资源定义:什么是教育资源?概括起来讲,各学科教材课本、 新闻媒体及耳闻目睹的一些社会现象、自然环境,学生学习的方法、态 度、能力,教师的教育教学观念、个人修养、师教手段等等,我们都可 以称为对学生实施教育的资源。 教学资源包括教学资料、支持系统、教学环境等组成部分。 通常认为, “数字化教学资源 ”属于信息资源的范畴,是从狭义理解 上的一种特殊的信息资源,是 “经过选取、组织,使之有序化的,适合 学习者发展自身的有用信息的集合

  • 2021-04-20
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6G全新策略路径白皮书

11月3日,科技部会同国家发展改革委、教育部、工业和信息化部、中科院、自然科学基金委在北京组织召开6G技术研发工作启动会。   会议宣布成立国家6G技术研发推进工作组和总体专家组,其中,推进工作 组由相关政府 部门组成,职责是推动6G技术研发工作实施。

  • 2021-03-25
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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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