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咸宁碧桂园丹桂香堤三工程项目策划方案2015.6.7

园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此,发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用,建设智慧型现代园区,成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大,信息化对园区推动作用日益明显,园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段,也成为提高管理水平,提升企业运行效率有效途径。

  • 2024-05-28
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XX石油企业集团有限公司信息管理项目方案

园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此,发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用,建设智慧型现代园区,成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大,信息化对园区推动作用日益明显,园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段,也成为提高管理水平,提升企业运行效率有效途径。

  • 2024-05-20
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研华以智慧现场数据采集助力智能制造产业升级

园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此,发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用,建设智慧型现代园区,成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大,信息化对园区推动作用日益明显,园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段,也成为提高管理水平,提升企业运行效率有效途径。

  • 2024-05-10
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2023-2024年科技行业主要变化趋势梳理与总结

国内外有大幅股价增长的公司梳理;各国股票指数涨跌幅梳理;主要IPO退出案例梳理;大额并购案例梳理;一级市场中后期大额融资案例梳理;VC行业募资与投资情况;从反映钱的流向数据点观察中总结的趋势与结论。

  • 2024-05-07
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中国信通院&工业互联网产业联盟:智能机器人行业技术产业发展白皮书(2023版)

机器人被誉为“制造业皇冠顶端的明珠”其研发、制造、应用是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要标志。当前新一轮科技革命和产业变革加速演进,新一代信息技术生物技术、新能源、新材料等与机器人技术深度融合,智能机器人产业迎来升级换代、跨越发展的窗口期。智能机器人集机械学、电子学、计算机科学、控制论、人工智能等多学科知识于一身,具备自主决策、学习和适应能力,在工业、医疗、教育、家政、无人驾驶等领域的应用不断拓展,为人类生活带来便利和效率。

  • 2024-04-22
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【项目案例】xxx小镇智慧旅游项目技术方案

本项目以“智慧、安全、绿色、人文、活力”为规划目标,结合国内外智慧文旅产业的前沿理念,采用物联网、互联网/移动互联网、虚拟现实等新技术,通过智能化基础设施、智能化设施管控、智能化集成运营管理、智慧应用服务、智慧化营销管理等模块组合,将智能化与信息化进行完美融合,打造一个全方位的智慧旅游平台。

  • 2024-04-03
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综合能源电力运维平台-功能需求说明书

综合能源电力运维平台-功能需求说明书包括电力运维平台建设目的是满足省综及代维企业,用电企业公司的管理需求,同时保留后期工作的拓展需求。面向客户提供网上监控、运维,并开展以下内容的建设:平台侧PC端、平台侧手机端、客户侧手机端、接口服务、自动任务服务。

  • 2024-03-09
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华正智能工厂信息化解决方案(79页 PPT)

建立一个高度灵活的个性化和数字化产品与服务的生产模式,确保德国制造业的国际竞争力,争夺新一代技术与产业革命的话语权

  • 2024-02-23
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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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2025年车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构报告2.0

汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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2025年中国新锐品牌全球成长白皮书

过去十年,中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力,在国内细分市场中迅 速崛起,创造了一个又一个“爆款神话”。

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讲透一个强大算法模型,LSTM

LSTM,善于建模时间序列的非线性动态模式;能够捕捉长期依赖信息。但是训练复杂,对特征解释力较弱。 而随机森林,具有强大的特征选择能力,稳定性高,训练速度快,抗噪性强。但是不擅长捕捉时间序列中的序列依赖性 将二者结合起来的混合模型优势: LSTM用于建模时序依赖性,提取深层次的时间动态特征; RF用于建模非线性关系与残差校正,增强模型稳定性与泛化能力; 结构更灵活,预测更准确,解释性更强。

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讲透最强3类回归算法模型

今儿和大家分别简单的聊聊:线性回归、多项式回归、贝叶斯回归~ 很多朋友不太理解,就是回归,为什么会扯到各种各样的回归?! 咱们今儿来聊聊,希望可以帮助到你~ 线性回归是最基础、最常用的回归方法,能帮助我们快速理解自变量和因变量之间的线性关系,也是很多复杂模型的起点。 多项式回归,在此基础上增加了非线性表达能力,适合处理趋势更复杂但又不想上复杂模型的场景。 贝叶斯回归的厉害之处在于它把不确定性考虑进来了,不仅给预测结果,还能告诉你有多“靠谱”。

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讲透一个强大算法模型,XGBoost

今儿和大家聊一个非常常用,且重要的分类模型算法:XGBoost ! 要做分类问题(输出类别),XGBoost 是一种把很多“弱”决策树串起来,变成一个强预测器的算法。 为什么叫 Boost(提升)?每一棵树都不是独立的随机森林那样“并行平均”,而是按顺序逐棵建立:每次新增的树想要纠正前面所有树犯的错误(就像下一位选手在接力里跑得更好来补偿前面的差距)。

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融合ARIMA+LSTM+Prophet融合的多尺度时间序列预测

今儿咱们聊聊关于时间序列的一个融合案例:基于ARIMA+LSTM+Prophet融合的多尺度时间序列预测。 在实际场景中,一个模型很难吃下所有频段的信号,涉及到趋势、季节性、短期突变、异动噪声、制度切换等等。 于是就有了多尺度融合的路线:把不同频段的信号拆开来,再用最擅长处理该频段的模型去拟合,最后把各模型的预测组合起来。

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