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数字化技术的赋能、重构及优化能打破传统环节之间的壁垒

2021年4月27日晚,由建邺高新区管委会、金鱼嘴基金街区管委会指导,南大商学院校友天使投资俱乐部、金鱼嘴天使投资联盟、南京建邺高投资本管理有限公司、南京如日方暾企业管理有限公司联合主办的第16期金鱼嘴天使大讲坛暨第28期天使有话说在金鱼嘴基金大厦圆满举行。这次邀请到的主题分享嘉宾是德生堂集团董事、副总裁彭玉萍校友,现场约50余位观众参加,一起探讨医疗大健康行业数字化转型路径与投资机会。

  • 2021-04-30
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人工智能在制造业中的应用精编版

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,旨在研究如何利用计算机等现代化工具种系统来模仿人类的智能行为。人工智能技术的发展为生产数据与信息的分析和处理提供了有效的方法,给制造技术增添了智能的翅膀。人工智能技术尤其适合于解决特别复杂和不确定的问题,在制造过程的各个环节几乎都可广泛应用人工智能技术。

  • 2021-04-30
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深度学习人工智能在无人驾驶上的应用

无人驾驶一般包括四个等级或者五个等级,不管哪个等级都会包含环境感知、规划决策和执行控制等三个方面。其中环境感知方式主要有视觉感知、毫米波雷达感知 和激光雷达感知,其中的视觉感知是无人驾驶感知的最主要的方式。

  • 2021-04-30
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智能制造时代,科幻大片式的生活天天过

预计2017年12月月底开通运营的北京地铁线路——燕房线于近日举行了试乘活动。燕房线是中国国内首条完全拥有自主知识产权的、全自动运行的地铁线路,也就是人们常说的“无人驾驶”。

  • 2021-04-29
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华为数字管道解决方案

建设数字管道、实现管道信息化已成为油气企业实现长输管道的远程管控和高效运营的重要战略。华为数字管道通信解决方案,可以帮助油气管道运营,实现高效生产和安全生产。

  • 2021-04-29
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基于改进蛙跳算法的离散制造车间调度模型研究_王朝

以典型离散制造企业砂型铸造企业为例,考虑砂型铸造熔炼工序特殊性,提出熔炼工序弱化机制,建立了以最小完工时间为目标的柔性流水车间调度模型,采用改进蛙跳算法(SFLA-SA)求解模型。通过反向学习构建初始种群以提高初始解质量,将模拟退火搜索(SA)嵌入基本蛙跳算法(SFLA)中,并为模拟退火局部搜索设计了3种变异算子以提高局部搜索能力。最后对某铸造企业实际案例分析研究,检验了模型的有效性和所提SFLA-SA算法的优越性。

  • 2021-04-29
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西安交通大学第一附属医院率先在西部地区开展微创二尖瓣钳夹术

2021年4月22日,西安交通大学第-附属医院心血管内科瓣膜介入团队运用经皮=尖瓣钳夹系统(MitraClip) 成功完成2例微创介入二尖瓣修复术。患者术前二尖瓣重度反流在术后基本消失,即刻效果显著。西安交通大学第- -附属医院成为中国大陆第七家开展经皮二尖瓣钳夹术的医学中心,也是MitraClip系 统国内.上市后在西部地区的首次临床应用,为二尖瓣返流患者带来福音。

  • 2021-04-29
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基于多光伏互补模型的最优出力设定值算法_薛婧

随着光伏渗透率快速增加,光伏出力随机波动与预测误差引起电力系统功率不平衡。为维持电力系统可靠性,调度部门不得不增加备用。针对含多光伏电站联合系统,文章建立了多光伏互补模型,降低系统有功出力波动和备用容量需求;为了满足备用约束条件且充分利用光伏发电,提出混合差分进化算法以求解光伏出力最优设定值。计算结果表明,该文所提多光伏电站互补模型和最优出力设定值算法,可以有效降低备用容量需求。

  • 2021-04-29
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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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