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云计算课程课件14大数据与人工智能

半个世纪以来,随着计算机技术全面融入社会生活,信息爆炸己经积累到了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息,而且其增长速度也在加快。互联网(社交、搜索、电商)、移动互联网(微博)、物联网(传感器,智慧地球)、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融(银行、股市、保险)、电信(通话、短信)都在不断产生着新数据。

  • 2021-06-28
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云数据中心动力环境监控系统及机房配套智能化系统采购项目技术规范书

本系统中标单位统一对智能化系统进行深化并报建设单位和设计单位审核通过后方可实施;完成系统设备的安装、调测和整个集成系统的联调测试、开通以及今后的技术支持工作,完成与常州电信相关系统的对接,费用由中标方支付。

  • 2021-06-28
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数字化中波红外焦平面探测器组件研究进展

: 介绍了美国、以色列、法国等西方发达国家在数字化中波红外焦平面探测器方面的研究现状及发 展趋势。从数字读出电路(ROIC)角度出发,阐述了上述三个发达国家开发的列级 ADC 数字化中波红外焦 平面探测器的最新研究成果。在 SWaP 概念牵引下,以色列、法国都推出了小像元(中心距为 10μm 及以 下)、高温工作、数字化输出的百万像素中波红外焦平面探测器组件。最后介绍了昆明物理研究所在数字化 红外焦平面探测器组件研究方面取得的最新进展。昆明物理研究所突破列级 ADC 数字读出电路关键技术 后,研制出一系列中心距(15μm、20μm、25μm)的 640×512 列级 ADC 数字化中波红外焦平面探测器组件, 主要技术指标与国外同类数字化中波红外焦平面探测器组件相当。

  • 2021-06-28
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文物数字化技术与应用

为了更好地促进我国乃至全世界文物数字化技术的发展和应用,浙江大学的潘云鹤院士和鲁东明 教授领导的课题组长时间从事该领域的研究开发工作,并取得了一定的成绩。本文首先介绍了课题组近年 来的主要研究内容和关键技术,包括文物的数字化获取、文物的辅助保护与虚拟复原、文物的虚拟展示、 基于文物艺术信息的创作及数字博物馆等多个方面;其次还介绍了课题组与敦煌研究院、河姆渡文化遗址 博物馆、良渚文化博物馆、浙江省民族民间艺术保护工程专家委员会等文物单位合作进行文物数字化应用 开发的情况;最后,本文提出了文物数字化技术研究及应用开发的体系框架,为文物数字化技术发展描绘 出宏伟的蓝图。

  • 2021-06-28
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物联网技术在数字化博物馆建设中的应用研究

着计算机和信息技术的发展,博物馆数字化是现代博物馆发展的必然趋势,也是各博物馆亟待 解决的问题。本文针对实施博物馆数字化建设过程中的实际情况,提出了将物联网技术应用于博物馆数字 化建设的思路。通过对当前流行的识别技术(条形码、二维码和RFID)进行对比,选择RFID技术作为博物 馆藏品管理的技术手段,并在此基础上,对应用RFID技术实现智能导游进行了深入的研究,提出了相应的 系统设计模型,完成了藏品管理、智能导游的实现原型,为博物馆的智能化建设提供了一种新的参考模式。

  • 2021-06-28
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线性调频信号的级联随机共振数字化接收

为消除随机共振系统的窄带限制,实现线性调频信号的高增益数字化接收,该文提出一种基于样点频率设 定的数字化接收方法。该方法直接将线性调频信号通过数字化的样点筛选、频率设定过程,变换为适配于后续级联 随机共振系统的单频信号。从而顺利完成宽带接收信号中噪声能量向信号能量的转化。理论和仿真实验表明该算法 可实现线性调频的解调,其处理增益较现有算法提高约 2 dB。

  • 2021-06-28
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军队医院数字化医疗质量管控模式研究

数字化医疗质量管理是一种全程化、实时化、全方位的医疗质量管理, 其不仅仅是一种管理方式的创新,更是一种管理理念的变革,其实现了全程 化监控、实时化监控、全方位监控、多部门监控。与传统方式相比,一方面 其创新了医疗质量生成模式,另一方面规范医疗质量科学管理,具有很大的 优越性。

  • 2021-06-28
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全数字化动模测试系统设计与实现

针对基于IEC61850标准的数字化保护,设计并实现了全数字化的动模测试系统。在保留传统动模测试功能的基础上, 根据数字化变电站的分层结构,对原动模测试系统进行了升级改造,增加了新型数字化保护的测试功能。结合数字化变电站 的技术特点和数字化动模测试平台,分析了数字化保护性能测试的相关内容。该测试平台的暂、稳态运行和数字化保护试验 表明,测试系统采样准确、输出接口规范、测试功能齐全,完全满足数字化保护和其他二次设备的检测需求。

  • 2021-06-28
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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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