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基于Unity3d的智能制造仿真系统的研究与设计

近年来,随着智能制造领域的快速发展和产业革命,以大规模生产为导向的产品供应模式逐渐转变为以用户需求为导向的灵活生产,这一转变对产品生产流程中的生产状况追溯提出了更高的需求。用户和采购商也加入到对产品生产状况追溯的需求者行列之中,相比于以往专业产品追溯人员,这些新的群体对报表数据敏感度更低,对可视化界面依赖更高,使用仿真系统模拟重现具体生产情况就成为了一个很好的主意。然而传统工业仿真主要集中在生产设计,工厂产线布局等方面,在产品生产流程追溯上运用较少,且存在可扩展性差,开发周期长,成本高等问题。随着虚拟引擎技术的成熟与发展,为该问题的解决提供了新思路。

  • 2021-06-25
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大数据,赋权领导力和决策绩效——来自加纳的数据

通过互联网,可以完成沟通、社交、消费休闲、教育、商业往来、行政管理及很多其他方面的活动。一般地,互联网是指连接有数百万台计算机的全球网络,它为方便获取信息和进行通信提供了平台,这也促使了海量数据的产生和爆发。本文的研究目的是了解大数据的使用(感知使用和感知易用性)是如何影响授权领导力的。此外,本文也研究了大数据的使用(感知使用和感知易用性)对决策力产生了何种影响。并且,本研究还检验了授权领导力在大数据使用和决策力关系之间扮演了怎样的角色。

  • 2021-06-25
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SK企业智能制造数控技术人才队伍建设研究

智能制造是当前制造技术的核心发展方向,是从制造大国向制造强国转换的必经 之路。智能制造给复杂装备尤其是航空装备的设计制造方式以及核心技术创新带来了 一系列的变革,面对变革所带来的机遇和挑战,人才是企业把握机遇迎接挑战并谋求 发展的核心,对于航空制造业这类技术密集型企业而言,专业技术人才队伍建设尤为 重要。

  • 2021-06-25
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集团云数据中心存储资源池-规划设计

集团信息中心中心引入日趋成熟的云计算技术,建设面向全院及国网相关单位提供云计算服务的电力科研云,支撑全院各个单位的资源供给、数据共享、技术创新等需求。实现云计算中心资源的统一管理及云计算服务统一提供;完成云计算中心的模块化设计,逐渐完善云运营、云管理、云运维及云安全等模块的标准化、流程化、可视化的建设;是本次咨询规划的主要考虑。

  • 2021-06-28
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互联网时代,中大型企业云端文件管理最佳实践

全方位内容访问控制:七级协作权限,内容分享管理,无死角操作日志,DLP 严密数据隐私保护:传输存储全链路加密,四重备份容灾消灾,企业数据隔离 最高级别运维安全:攻击防护,全自动监控报警,三权分立权限控制,99.95可用性

  • 2021-06-25
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基于阿里云与数加平台的全渠道电商中台搭建

业务中台是企业实现各业务板块之间链接和协同,持续提升业务创新效率,确保关键业务链路的稳定高效和经济性兼顾的思想体系,包含了技术和组织两大部分,通过“方法+工具+业务理解”加以实现

  • 2021-06-25
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基于数加的大数据仓库解决方案

? 存储能力受到制约,在数据日益增长的今天,集中式架构已不满足大数据的存储需求。 ? OLTP与OLAP混合,导致平台管理已无法兼顾大数据的特殊要求(任务管理,元数据管理等)。 ? 针对日益增长的大数据业务需求,需要提供大数据算法、组件支持。

  • 2021-06-25
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基于大数据的数字电视用户关机行为预测_万倩

广电有线运营商利用双向数字电视机顶盒回传的用户收视行为数据,结合广电BOSS系统提供的媒资数据,通过采用大数据分析技术,为数字电视用户提供个性化的收视服务,极大提升了用户体验并增加了营业收入。然而,回传数据难以捕捉到电视机的状态,在机顶盒未关闭而电视机关闭的情况下,通过回传数据得到的用户收视行为是无效的,会影响大数据分析系统对用户收视行为的预估。通过分析已知的数字电视用户关闭电视机的行为特征,生成用户关机模型,从而预测无法采集到电视机关机数据的数字电视用户的关机行为,保证用户收视行为统计的有效性。

  • 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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