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如何利用教育人工智能技术来推动STEM跨学科融合

STEM教育对于推动学科融合,促进学生能力的发展有重要作用。纵观国内外STEM教育的相关研究,不难发现,STEM教育的发展离不开技术的支持。那么,如何利用教育人工智能支持来推动STEM教育的发展,促进STEM跨学科之间的有效融合呢?

  • 2021-06-01
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工业工程技术在设备管理与维修工作中的应用

工业工程技术集合了物理学、社会科学、物料管理、数学以及信息技术等多门学科知识与技术为一体,可用于人员、设备、物料、能源、信息组成的集成化系统管理,其在设备管理与维修中的运用除了针对设备本身故障、病变以外,还为设备的维修与更新价值评价提供依据,是设备管理的一把利剑。

  • 2021-05-31
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对工业互联网几个基本问题的思考

对工业互联网几个基本问题的思考

  • 2021-05-31
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数字化技术促进能源转型

近期,上游行业中的有色金属、煤炭等子行业先后出现急速上涨,“煤飞色舞”的行情究竟能持续多久,成为市场关注的一个话题。肖立晟、尤众元等人撰文认为:“根据我们构建的经济周期模型,中国经济在今年三季度结束之前处于经济增长的上升期,这与市场普遍预期的全年国内经济增长前高后低基本一致。”当然,这只是作者的一家之言,究竟会怎样?且让子弹再飞一会。

  • 2021-05-31
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走进赵固一矿--优秀智慧矿山实景展示

5G+SMIOT说 “阴暗的矿井里,灰头土面的矿工们紧张地忙碌着……” 对于煤矿,不少人仍有着这样的印象。然而,如今的一些煤矿却呈现着另一番景象:井下巷道洁净明亮,工作人员坐在调度室里,轻轻一按,能指挥采煤设备完成作业,整个过程清洁无尘、人机分离。 随着新一代信息技术,特别是5G、人工智能、工业互联网、云计算、大数据、机器人、智能装备等与煤炭开发利用深度融合,矿山行业不断朝着智能控制的管理体系演进。节省人力、提升效率、保障矿企安全生产和可持续发展,智能化正在引领传统矿业生产模式的转型升级,"采煤不见人"渐行渐近。8月26日三点一刻第四期,通过中国煤炭工业协会抖音、华夏天信抖音直播间,我们跟随记者王玮的脚步,来到了河南能源化工集团焦煤公司赵固一矿,实地看看智能化给保障煤矿安全生产注入的强劲动力。在未来,我们期待有更多的矿山企业,依托科技创新,让煤矿生产更高效更安全。

  • 2021-05-27
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大数据在招投标中究竟有什么作用?

当前,全球数据呈现爆发式增长,大数据正对经济运行机制和社会生活方式产生重要影响。国家相继制定多个实施文件,全面推进我国大数据发展和应用。建立用数据分析、用数据管理、用数据创新的管理机制,运用大数据推动经济发展正成为一个时代趋势。

  • 2021-05-27
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主数据上云,数据治理新思路

企业信息化,甚至可以说绝大多数单位信息化,都走的是建立信息孤岛、整合信息孤岛(大改造)、废弃重建信息孤岛的路径。这种做法,在10年、20年前做还可以理解,今天再走这样的路就有很大的问题,尤其是对才开始建设信息系统的企业来说,要想发挥后发优势就不能再走这条路了,必须先建设如同地基一般重要的主数据,然后再建设大楼。

  • 2021-05-27
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南京音度科技RFID解决方案

RFID固定资产管理系统是一个利用RFID系统而设计的资产信息管理系统,可以实现远距离、快速、批量的识别,且抗污染、可以非常便利的解决企业在进行资产管理所遇到的难题,为固定资产管理升级。

  • 2021-05-19
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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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亿欧智库:2023年中国储能产业发展研究报告

储能是指能量的存储,即通过一种介质和设备,把当前剩余的能量以其本身的形式,或者换成另一种能量形式存储起来,根据末来使用的需求,以特定能量形式释放出来的过程。广义上来看,储能包括储电、储热、储气/氢以及化石燃料。本报告核心讨论储电。 储能技术是通过特定的装置或物理介质将不同形式的能量通过不同方式存储起来,以便以后需要时再次利用的技术。按照存储介质分类,电能存储目前主流的划分方式包括机械储能、化学储能以及电磁储能。

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2026智能体管理学-从模型能力到组织操作系统报告

结论一:未来竞争力取决于管理密度不是谁先接入模型,而是谁先把模型变成制度化生产系统结论二:智能体管理的目标不是“全自动”而是“高可信的人机协同”。

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麦肯锡思考46种框架

46种麦肯锡经典思维框架,这些框架被分为以下几大类: 1. 逻辑思考类 金字塔原理:通过结构化思考和表达,让观点清晰有力。 MECE原则:确保分析的完整性和独立性,避免重复和遗漏。 逻辑树:将复杂问题分解为可管理的小问题,逐步找到解决方案。 归纳与演绎法:通过总结趋势或应用通用规则,快速得出结论。

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2026基于大模型的金融数据库智能运维场景建设研究报告

随着大数据时代的来临,超大规模数据库成为各行各业数据管理的核心。传统数据库运维方式在应对海量数据与复杂需求时,面临着人力不足、技术复杂、响应滞后等挑战。大模型技术凭借强大的语义理解与上下文关联能力,为超大规模数据库运维带来了新的机遇。

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