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机器学习基础图表:概念、原理、趋势和算法

四大会计师事务所之一的普华永道(PwC)发布了多份解读机器学习基础的图表,其中介绍了机器学习的基本概念、原理、历史、未来趋势和一些常见的算法。为便于读者阅读,机器之心对这些图表进行了编译和拆分,分三大部分对这些内容进行了呈现,希望能帮助你进一步扩展阅读。

  • 2021-02-09
  • 阅读1909
  • 下载11
  • 16页
  • pdf

机械加工先进工艺窍门与新技术应用图示例解及常用速查手册

在以往的机械制造过程中经常会出现问题,而通过智能机械制造的发展,由于可以在工作的过程中出现故障时及时的对故障进行发现和解决,所以能够在一定程度上提升机械制造的安全性。

  • 2022-02-01
  • 阅读1908
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  • 2025页
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实景三维技术与应用白皮书(2022)-泰伯

实景三维中国的建设,是以元宇宙、数字孪生城市等为代表的新时代社会经济发展对地理信息的新需求;也是测绘地理信息行业自身发展转型的新升级。

  • 2022-08-04
  • 阅读1908
  • 下载4
  • 81页
  • pdf

GBT50299-2018地下铁道工程施工质量验收标准(高清版)

现批准《地下铁道工程施工质量验收标准》为国家标准,编号为GB/T50299-2018,自2018年12月1日起实施。原国家标准《地下铁道工程施工及验收规范》GB50299-1999同时废止。 本标准在住房城乡建设部门户网站(www.mohurd.gov.cn)公开,并由住房城乡建设部标准定额研究所组织中国建筑工业出版社出版发行。

  • 2021-08-30
  • 阅读1904
  • 下载17
  • 294页
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万字长文详解企业数字化转型运营地图合集

企业数字化转型是一项复杂的系统工程,表面上看涉及技术,其实在技术的背后是管理的博弈,涉及企业的规划能力、业务能力、组织能力、运营管理能力,今天老杨根据多年经验设计了这套企业数字化转型运营地图,从规划到落地层面进行详解,让各位对数字化转型建设思路更清晰、明确。个人理解难免有不足与偏差,欢迎各位数字化同仁加老杨微信,一起讨论,相互学习,共同进步!

  • 2022-12-07
  • 阅读1902

超全MES/MOM系统基础知识

MES(ManufacturingExecutionSystem)即制造执行系统, 是实现智能制造的核心系统之一。 与PLM、ERP并称为信息化三驾马车的MES。上接ERP、PLM、CAPP等系统,下接SCADA、PLC以及各类物理生产设备,主要负责生产管理和调度执行。

  • 2024-02-14
  • 阅读1902

趋势研究:十四五规划与数字化转型

近日,国务院国资委正式印发了《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》,系统明确国有企业数字化转型的基础、方向、重点和举措,开启了国有企业数字化转型的新篇章,积极引导国有企业在数字经济时代准确识变、科学应变、主动求变,加快改造提升传统动能、培育发展新动能。

  • 2021-03-30
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  • 51页
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智慧矿山数字化平台建设及应用方案(506页 WORD)

“数字化矿山”是以先进的煤矿机电及一体化技术、计算机技术、3S技术、与信息化相适应的现代企业管理制度为基础,以网络技术为纽带,以煤矿安全生产、高产高效、绿色开采、可持续发展为目标,实现多源煤矿信息的采集、输入、存储、检索、查询、动态修正与专业空间分析,并实现多源信息的多方式输出、实时联机分析处理与决策、专家会诊煤矿安全事故与调度指挥等的现代化矿山系统。 归纳起来,“数字化矿山”主要涵盖四大部分:网络和底层支撑系统,综合自动化和在线检测系统、安全和生产技术综合管理系统、行政办公和经营管理系统。

  • 2024-09-06
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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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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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