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Redis基础、高级特性与性能调优

本文将从Redis的基本特性入手,通过讲述Redis的数据结构和主要命令对Redis的基本能力进行直观介绍。之后概览Redis提供的高级能力,并在部署、维护、性能调优等多个方面进行更深入的介绍和指导。

  • 2021-06-28
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基于AI(人工智能)雪亮工程2.0整体解决方案

互联网共享服务平台基于互联网建设,用于整合汇聚位于公共网络(因特网)上的(宾馆、网吧、娱乐场所、商场、小区等)等三类点位,并可将系统审核后的图像资源有选择地向普通公众推送,实现视频资源共享及惠民应用。

  • 2021-06-28
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“互联网+”背景下制造业企业转型升级路径研究

“互联网+”概念的提出和《中国制造 2025》的发布对中国制造业实现由大变强的主攻方 向提出了更高的要求。目前对“互联网+”促进制造业企业转型升级的理论研究尚处于起步阶 段,且目前关于互联网如何促进制造业企业转型升级的研究主要集中在对价值链后端,如智能 物流、互联网电子商务等的研究上,对“互联网+制造”企业整体层面的研究不多,难以为互 联网及大数据环境下的企业智能制造管理实践提供有力的理论指导和政策建议。鉴于此,本文 聚焦于探讨 “互联网+”背景下制造业企业转型升级动因和机理,在此基础上提出我国制造业 企业转型升级的路径并以海尔集团为案例证明了该升级路径的可实践性。

  • 2021-06-29
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科技人力资源集聚与智能制造装备产业协调发展评价研究

随着经济全球化的发展,科技发展水平已成为评价一个国家竞争实力的重要因 素,而科技人力资源是决定科技发展水平高低的关键。新一代信息技术与制造业的深 度融合,正引发深刻的产业变革,国内智能装备产业正保持较快增长态势,西安市一 直是我国装备制造的重要产业基地之一,其拥有的大批高新产业资源,将为“智造” 的升级提供强大的支撑。在“丝绸之路经济带”和向西开放的国家战略的大背景下, 西安将从中获取巨大发展机遇,成为科技人力资源聚集、培养和发展的热土。因此, 研究西安市科技人力资源与智能制造装备产业的协调发展具有十分重要的意义。

  • 2021-06-29
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人工智能在金融风险管理领域的应用及挑战

人工智能技术的日益完善,给金融风险管理领域带来颠覆性的变革。神经网络、专家 系统、支持向量机以及混合智能等人工智能模型在金融风险管理领域的应用,能够提高数据处理速度、 加深数据分析深度、降低人工成本,从而提升金融风险控制的效能。但与此同时,人工智能可能存 在程序错误风险、失控风险,带来信息采集合法性以及信息安全隐患问题,导致金融监管成本上升, 并对金融业就业岗位带来冲击。为此,金融系统需要正确认识人工智能,完善人工智能在金融领域 的应用体系,采取有效的安全保障技术措施、人力资源提升措施;要强化金融风险管理领域应用人 工智能的监管,尽快调整相关法律法规、监管体系和管理架构,以此保障当出现人工智能应用的重 大缺陷或者安全隐患时,有相应的规则来明确各方的风险处置责任。

  • 2021-06-29
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LON智能变送器设计与实现

德国的《工业 4.0 计划》和我国的《中国制造 2025》核心点有两个:一是智慧制造,二是个性化制造。智慧制造也就是新一代智能制造,其特征是数字化、网络化、智能化的融合,支撑的网络是信息物理系统(CPS)。为了适应 CPS 的要求,实现新一代智能制造,控制仪表也必须升级为数字化、网络化、智能化融合的新型智能仪表。本文研究的 LON 智能变送器就是基于这一背景提出,设计实现能够满足新一代智能制造体系的控制仪表。

  • 2021-06-29
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制造网格工作流模型与任务调度研究

随着计算机技术、网格(G耐)技术的发展,制造业信息化的深入,制造网格(Manufactumg Grid,MG)作为信息技术和制造技术结合的产物应运而生。制造网格是一种分布式资源共享和协同工作平台,是网格技术在制造业的具体应用。在制造网格中,由于产品开发过程复杂,涉及到大量资源,迫切需要工作流技术来对网格应用进行建模,调度和监控。制造网格工作流中模型和任务调度是制造网格工作流研究两个关键技术。本

  • 2021-06-29
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基于制造数据网格的产品数据交换研究

作为网格技术在传统制造业的应用研究,本论文在研究网格技术和STEP标准的基础上,以制造网格为基础,阐述了制造数据网格,并提出了MDG中基于STEP方法论的产品元数据模型,而且对MDG的产品数据交换功能模块的设计和实现方法进行了详细的阐述,为解决在制造网格中虚拟制造企业间和已有异构系统间资源和数据的共享和交换提供了一个解决方案。

  • 2021-06-29
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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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全球绿色航运发展报告(2024-2025)

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