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特种集成电源

随着电路电子技术的发展在不断发展,世界范围内已经形成实用化的产品。它主要面向在大负荷下回馈电力较大的钢铁加工生产线。此外,还可应用于造纸、薄膜生产线的收卷机等存在长时间电力回馈的用途。锅炉鼓风机等需要较高响应性能的用途也将存在相应的需求。

  • 2022-01-14
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人工智能嵌入行政执法的法理分析_现状、风险与应对

人工智能嵌入行政执法是政府治理现代化的重要标志与未来走向。与传统行政执法 相比,当前人工智能执法技术的应用呈现出对数据、算法与算力技术的依赖,以及全自动行政与 半自动行政并存、智能执法应用广泛等特征。上述特征与执法场景固有特性的融合交叠容易诱 发行政执法权的固有属性被侵蚀、行政执法程序的完整性受损害、行政执法责任分摊难辨识等潜 在法律风险。为了有效防范风险,推动人工智能执法的健康有序发展,应当明确人工智能行政执 法遵循的基本原则、提升行政执法者人工智能的应用能力、保障人工智能行政执法程序的透明、 界定人工智能行政执法的责任归属和定位人工智能执法的辅助工具地位

  • 2021-06-30
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基于物联网平台的智能家居中心控制系统设计_王平

智能家居为现代家庭提升了安全性、便利性、舒适性,并且智能家居的应用使生活更加节能环保;针对目前人们生活中对室内环境质量、家庭娱乐、智能安防等方面的需求,以ESP32单片机为控制芯片,设计了基于物联网平台的智能家居中心控制系统;用户可以通过设备端离线语音识别、WEB端在线语音识别和WEB端界面操作对设备进行操作,WEB端的操作指令由网络通过物联网平台将指令发送到设备,完成智能家居中心控制系统数据采集和设备控制的目标;详细介绍了系统总体方案设计,系统硬件电路设计,系统各功能模块的选择与分析,系统软件流程设计;进行了系统软硬件环境下的运行结果及性能分析,运行结果表明该系统稳定、准确,操作简单、维护方便,具有很高的产业化价值,对于其它的智能家居工程同样具有借鉴意义。

  • 2021-04-18
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自动驾驶专题研究报告:自动驾驶产业链全梳理

2021年自动驾驶正加速向L3买进。2020年L3级 自动驾驶开始普及已成为行业共识。2021年作为自动驾驶技术进入L3等级的元年,是自动驾驶技术发展的重要节点。 全球自动驾驶迈入商用探索新阶段。我们预计2024年全球L1-L5级自动驾驶汽车出货量有望突破5000万.据百度Apollo智能交通白皮书,预计2035年后可完全实现无人驾驶。

  • 2021-04-16
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2023未来营养趋势白皮书-罗兰贝格-2023.1-21页

全球营养健康消费品市2场规模巨大,目前已达约12000亿人民币,其中中国市场约2370亿且拥有亚洲地区最高的增速。面对前景广阔的市场,业内玩家该聚焦哪些趋势来抓住市场机遇实现营收增长?近日,罗兰贝格联合凯爱瑞发布了《未来营养趋势白皮书》,深度剖析了全球营养健康消费品的市场现状和未来5大发展趋势,助力业内玩家精准把握行业趋势与机遇。

  • 2023-02-02
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加速试验方法与智能算法在车用橡胶可靠性评估中的应用研究

加速试验方法与智能算法在车用橡胶可靠性评估中的应用研究

  • 2022-04-29
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36氪研究院:物联网行业研究报告

物联网是互联网的外延,互联网是通过电脑、移动终端等设备将人联网,所形成的一种 全新的人与人的连接方式。而物联网是通过传感器、通信模组和智能芯片使物体联网。 ? 人类每一次连接方式的改变,都会催生出一批巨无霸型的企业,在数十亿连接量的语音 网时代,产生了AT&T这样的百亿美元规模的公司;在实现百亿连接的PC/移动互联网 时代,产生了如IBM、微软、Google、BAT这样的千亿美金级别企业;而物联网实现 的千亿连接量一定会诞生出下一个巨无霸企业。

  • 2021-12-09
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基于智能数字_家_的大数据服务平台模型研究_陈俊任

智慧社区在基于人工智能的技术上与其他社区资源进行有机结合,成为当前社区发展的主流趋势。虽然国内智能社会发展较快,但北上广深等沿海发达城市与其他城市特别是中西部的欠发达城市之间存在发展不平衡的问题。另外,缺乏以"数字家"为研究对象,围绕"家"服务的智慧社区建设的系统研究。为解决上述挑战,研究并提出基于智能数字"家"的大数据服务平台模型。

  • 2021-04-19
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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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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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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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