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器械流通行业深度报告:大浪淘沙强者胜(二)(20页)

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  • 2022-10-28
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去“GPS”,医疗器械行业迎来国产化浪潮(19页)

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  • 2022-10-28
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日本医疗器械行业深度研究之一:整体篇(44页)

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  • 2022-10-28
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探寻新三板医疗器械行业投资机会:顺势而为,与资本共舞(53页)

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  • 2022-10-28
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医疗器械研发外包服务行业报告(40页)

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  • 2022-10-28
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自动化全流程智能控制技术的研究与应用2

导读:自动化全流程智能控制技术是以现场工艺实时数据库为核心,在钢铁产线自动化信息化保障体系的框架基础上,综合利用先进的全流程智能技术,主要包括冗余容错、虚拟测量、遗传算法和控制系统换头术、故障预警模型、故障自恢复功能、异地诊断和处理、网络监控技术等,实现了对设备状态的自诊断、故障自恢复、运行系统免维护等功能,从而最大限度地保证生产稳定运行。

  • 2023-02-12
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业务中台方案

业务中台方案

  • 2023-02-13
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chatGPT模型原理

这两天,chatGPT模型真可谓称得上是狂拽酷炫D炸天的存在了。一度登上了知乎热搜,这对科技类话题是非常难的存在。不光是做人工智能、机器学习的人关注,而是大量的各行各业从业人员都来关注这个模型,真可谓空前盛世。 我赶紧把 openai 以往的 GPT-n 系列论文又翻出来,重新学习一下,认真领会大规模预训练语言模型(Large Language Model)的强大之处。 可能很多深度学习相关从业人员的感受和我一样,大家之前对 LLM 的感受依然是,预训练+finetune,处理下游任务,依然需要大量的标注数据和人工干预,怎么突然间,chatGPT 就智能到如此地步? 接下来,我简要梳理一下 openai 的 GPT 大模型的发展历程。

  • 2023-02-13
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竞争对手分析

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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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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微模块化数据中心机房建设方案

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