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基于LabVIEW的数据采集高级编程

数据采集设备一般具有: - 模拟输入Analog Input MUX ADC DAC -模拟输出Analog Output Digital - 数字量输入/输出DIO Counter -计数器Counter/Timer 特殊应用的特别设备 - 高速数字量输入/输出HSDIO - 高速波形生成与采集 5UCin.con 一动态信号采集DSA (振动信号、声音信号) - 数字万用表DMM - RF

  • 2021-04-23
  • 阅读197
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中国科学院大学2018区块链金融产业全景及趋势报告

本报告基于对传统金融业务发展现状、趋势及痛点的研究,重点分析其能够 以区块链技术实现改造的业务领域及具体模式。试图回答: 1、传统金融业务在发展中存在哪些需求? 2、区块链技术能够满足哪些需求? 3、 目前有哪些区块链+金融应用,它们发展的怎么样了? 经过长达3个月的资料学习研究及行业走访调研,我们将在本报告中重点分析 区块链改造力最为突出的4个领域:支付清结算、供应链金融、保险及征信。

  • 2021-04-22
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基于人工智能的传感器网络节点能耗研究

传感器网络是基于应用的网络,与传统的无线通信网络相比,它具有节点规模大、自组织多跳、无人值守、无通信基础设施等特点。而能量约束始终是限制传感器网络技术发展和应用的瓶颈。

  • 2021-04-22
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档案数字化加工整理项目投标书技术方案(124P)

中心在日常公积金业务审批活动中,形成了大量的公积金业务档案, 包括公积金归集、提取和贷款三大类业务的档案。根据档案管理的有关要求,为实现档案的规范化和数字化管理,需对日常工作中产生的各类档案进行同步整理、扫描,形成数字档案提供查询利用,提高档案服务能力和水平。

  • 2021-04-17
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物联网技术应用智慧校园

随着互联网技术的发展,越来越多的新技术的如井喷一般的涌现出来,比如云计算、 大数据、无线互联、物联网等。整个社会的各个产业都在和“互联网+”相关联。20世纪 90年代提出的“数字校园”技术已经远不能满足目前的发展形势,学校信息化迫切需要 从“数字校园”向“智慧校园”转型,智慧校园的发展阶段。

  • 2021-03-29
  • 阅读805
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从表征到行动---意向性的自然主义进路

人们常说,哲学没有新问题。这种说法是适用于意向性问题的。如果认真地分析,可以说在古希腊就已经提出意向性问题了。但是,真正把它作为一个哲学问题来研究还是从布伦塔诺开始的。从那之后,意向性问题的研究从现象学和分析哲学两条进路进行。

  • 2021-03-20
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2024上海未来制造白皮书

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  • 2025-01-21
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智能制造信息化系统技术方案(122页PPT)

组织范围:制造有限公司第三业务单元所属十厂、十一厂及备料中心。组织范围:制造有限公司第三业务单元所属十厂、十一厂及备料中心。组织范围:制造有限公司第三业务单元所属十厂、十一厂及备料中心。

  • 2024-12-16
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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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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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中服云工业物联网平台工业数据分析

异常数据滤波 数据实时监控 数据相关性分析 设备寿命预测 AI 模型训练预测回写 设备包络图分析 设备动态指标分析

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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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