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无砟轨道CA砂浆脱空智能感知算法研究

无砟轨道CA砂浆脱空智能感知算法研究成果

  • 2022-05-12
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伊利2020年年度报告249页

伊利2020年年度报告249页

  • 2022-03-21
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新潮小家电电路图册

高频开关电源因应用需要,进一步向着高频化、高效率、高功率密度、低噪音、抗干扰、低污染和模块化的方向发展。相应的国内外标准越来越严格,这也标志着相关技术的发展也越来越成熟和稳定。在此背景下,能够达成高效率用电与高品质用电相结合的高频开关电源成为了研究重点。

  • 2022-01-15
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如何参与教育研究-阳光互联

在日趋激烈的高考成绩竞争中,越来越多的教育者都自觉不自觉地陷入考试,应试,成绩高低对比的怪圈中,更多基层教育者的心态是浮躁的.新课程改革的一个基点改革就是教师教学观念的转变,走教师专业化发展的道路.教育研究的迫切则提上了教师专业化发展的日程上来.

  • 2021-06-23
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大数据视域下高校数据治理优化路径研究_周炜

大数据背景下,高校信息化建设进入了一个新的发展阶段,如何全面提升数据质量、高效整合数据资源、快速形成数据资产、创新深化数据应用更好地服务于高校的精准管理和科学决策是亟需解决的现实问题。开展数据治理是提升数据管理和应用能力的有效途经,文章在阐述高校数据治理内涵和实施意义的基础上,采用问卷调查法对当前国内高校数据治理机构设置及职能定位进行调查分析,归纳总结了四类数据治理牵头部门的主要功能以及国内高校在实施数据治理时普遍面临的五个问题。从数据全生命周期管理的角度提出了高校数据治理框架,并在此基础上构建了优化数据治理实施路径四要素模型,从体制机制、统一数据平台、数据标准、队伍建设四个维度就高校如何高效实施数据治理进行了探讨,对推动高校数据治理工作进一步发展具有借鉴和参考作用。

  • 2021-06-21
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基于大数据的金融风险预警系统

随着时代的发展,中国互联网已经得到了创新和发展,互联网金融也有了广阔的发展空间。互联网金融的发 展过程中将出现各种风险因素。因此,有必要建立有效的风险预警系统。首先论述了国内外主要的区域金融风险预 警系统,并以此模型为基础构建了金融风险预警系统。其次通过建立大量的相关支持数据,在建立风险指标和用户 参与度等各种数据库的基础上,利用机器学习算法设计了预警预测系统。最后,将系统收集的数据库用于效果分析 和相关性测试,并得出定量结论。

  • 2021-06-21
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基于工业互联网标识体系的协同制造研究

为了实现全生产要素的网络化协同以及智能化生产,解决生产过程中因不同地区、不同企业、不同 编码体系而导致的无法协同设计、生产,以及产品追溯不完整,设计了基于工业互联网平台的标识解析 体系,对不同企业、订单、设备、物料、生产过程、产品等进行统一分级注册,按需实时解析;设计了相应的 智能示范产线,实现了在个性化定制模式下的全程自主控制;融合数字孪生与图像识别等先进技术,测 试验证了基于工业互联网标识体系在异主异地异构生产时的有效性。

  • 2021-04-21
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《云计算》大数据与云计算

为什么全球数据量增长如此之快?一是:数据产生方式的改变,二是:人类的活动越来越依赖数据。

  • 2021-04-18
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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

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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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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