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企鹅智库中国消费互联网新趋势报告

如果把互联网流量看作是一个简单的公式(用户数量X用户时长),那么我们看两组数据:2020年10月,中国互联网月活跃用户同比增长1.7%,用户月人均使用时长同比增长2.4%,实际上自2018年下半年起,中国互联网活跃用户增长一直压低至5%以下。流量增长渐趋触顶,“全局用户红利时代”正在离我们远去。

  • 2021-04-23
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未来网络与工业互联网发展综述

随着经济社会的发展,人们对网络和服务质量的需求不断提高,传统网络架构难以满足日益增长的需求,未来网络技术受到了广泛的关注. 近年来,互联网与传统产业的深度融合促成了工业互联网的出现,也推动当今互联网逐渐由“消费型”领域扩展到“生产型”领域,给未来网络技术的发展带来了新的挑战和机遇. 从工业互联网发展现状出发,分析其对网络的新需求,阐述未来网络发展的新趋势和新技术,并对未来网络试验设施及其对工业互联网的支持进行介绍.

  • 2021-04-25
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头豹研究院2020年中国生物识别滤光片行业概览

电子设备为获取物体的位置和景深信息,需要以特定波长的红外光作为传感的媒介,因此需要去除太阳光中含有的 干扰频段的红外线并保留地表太阳光中较为薄弱的特定频段红外光。生物识别滤光片的使用可允许上述特定频段的 红外光通过,因此也称为窄带滤光片。生物识别滤光片属于精密光电薄膜元器件之一,其主要原理是通过特殊的光 学设计实现特定波段光源的高透射或高反射效果,帮助终端产品完成生物信息的提取、筛选和转化以及3D景深信息 的获取。中国生物识别滤光片市场规模(以销售额计)从2015年的7.1亿元增长到2019年的16.8亿元,复合增长率 达到34.1%。中国生物识别滤光片在下游终端采购量不断增加等因素驱动下,预计中国生物识别滤光片行业未来五 年市场规模(以销售额计)将保持19.8%的年复合增长率增长,到2024年将达到41.3亿元

  • 2021-04-23
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【毕业论文】基于JAVA的校园网上订餐系统设计

随着信息科学技术的飞速发展,人们逐渐意识到对信息管理软件的运用可以使日常工作更加方便、快捷和高效。通过网上:平台进行日常生活工作逐渐成为一种趋势, 也越来越具有重要的现实意义。

  • 2021-04-23
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基于动态特性研究的堆内测量格架组件试验件优化设计

作为一种新的设计,CAP1400 堆内测量格架组件的流致振动需要进行试验验证。研究过程中,分析了堆内测量格 架组件的振动特性,通过湍流随机振动分析发现堆测导管响应最大,在此基础上分析各阶模态对堆内测量格架组件流致 振动的贡献,提取出其主要模态,作为试验件模型优化的依据。 随后共提出了四种简化模型,通过对比简化模型和实际结 构的模态频率和振动响应, 确认了简化模型的合理性; 综合考虑经济型和准确性, 选择了一种最优的简化模型,为 CAP1400 堆内测量格架组件流致振动试验件的设计提供支持。

  • 2021-05-12
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大数据产业发展情况及展望

大数据产业发展情况及展望

  • 2021-04-18
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企业的数字化之道

之前写过两篇关于企业数字化需求的文章,基本都是以工业互联网为切入点进行阐述的工业互联网,并不是空穴来风、从智能工厂到工业互联网是非曲直,一文读尽,整体论述了工业互联网需求的深层来源以及智能制造与工业互联网之间的区别。2020年的黑天鹅事件给经济发展带来了不小的冲击,但是却加速了经济和产业的数字化变革,因为不止一家数字化转型领域的ISV隐约都感受到了疫情之后数字化转型的订单变多了,本来诸如华为、阿里、树根等制造业数字化转型领域的企业在20年前期将各类职位已经锁定,可是“天有不测风云”,疫情竟然隐约助长了数字化转型的诉求,锁定的职位又不得不重新解封。

  • 2021-04-19
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加快推动_综合智慧杆_新基建建设

“综合智慧杆”是适应智慧城市建设的综合性新基建,不仅有利于降低综合建设成本,逐有利于保持良好的市容市貌,更有利于从源头打通信息孤岛。目前,城市各种监控、检测设备独立建设的弊端已经凸显,在5巧基站、适应自动驾驶路侧单无大规模建设的当前,统筹建设“综合智慧杆”需求非常迫切。金囤“综合智慧杆”投资总规模4.5万亿元以上,具有较强的稳定经济增长作用,且具有可观的盈利性,可有效吸引社会资本投资参与建设。建议在部分城市已有较好探索经验的基础上,中央和痞级政府应加大资金支持,市县政府加大统筹协调力度,选择合理投资建设模式,加怏推动“综合智慧杆”建设。

  • 2021-04-25
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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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