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商业模式创新之路:从互联网时代到大数据时代——基于宝宝树的案例分析

商业模式创新之路:从互联网时代到大数据时代——基于宝宝树的案例分析

  • 2021-12-01
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5G异构接入网系统频谱资源的统一化表示及动态分配

5G通信网络系统提供以大容量、高速率、低时延为主要特征的服务导致频 谱资源紧缺现象日趋严重的问题,进行了5G频谱资源动态分配的研究,给出了5G异构 接入网频谱资源特征描述、表达方法和一种基于双层优化的动态频谱分配方案。仿真实 验结果表明,给出的动态频谱分配方案在系统吞吐量和分配公平性两个指标上均有较好 表现,具有较好应用价值。

  • 2021-06-27
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SoftCOM+AI%2c自动驾驶电信网络解决方案

当前 AI 己经上升为各 科技转型升级的核心战略,在万物互联的大背景下,各行各业都掀起了 AI 的研究热潮。电信行业也不例外,正值运营商网络面临数字化转型的挑战,通过 技术来实现电信网络的自 动驾驶已经逐步成为业界的共识。介绍了华为实现自动驾驶的 SoftCOMAI 解决方案以及其部署方法、价值和 案例。

  • 2021-06-27
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保持ai-半环上矩阵的Moore-Penrose逆的线性算子

研究了保持 ai-半环上矩阵的 Moore-Penrose逆的可逆线性算子,并完全刻画了保持链半环、完全分配格、n元 布尔半环等特殊 ai-半环上矩阵 Moore-Penrose逆的可逆线性算子。

  • 2021-06-27
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高通量数字化毛细管微阵列芯片

:针对数字PcR体系样品的分割方式,开发了一款数字PCR体系样品分割芯片,用于微量生物样品检测。利用微 机电系统(MEMS)制备阵列化的硅基片,采用硅片高效低损伤超精密磨削减薄工艺对硅基片进行减薄,结合化学改性方 法,成功制备了表面疏水孔壁亲水的毛细管微阵列芯片。通过扫描电子显微镜(sEM)对芯片结构进行表征,sEM结果 显示,芯片结构为通孔微阵列。通过接触角表征芯片表面的疏水性,对比化学处理前后芯片表面的接触角,结果表明化 学处理后芯片表面疏水,接触角为118。。通过能谱(EDS)表征芯片孔壁的亲水性,结果表明,芯片孔壁只有Si,0两种元 素,形成亲水基团,因此,芯片孔壁亲水。通过测量显微镜和荧光显微镜表征芯片的样品分割性能,结果表明芯片将样品 分割为均一的独立单元。通过激光共聚焦扫描仪表征,直观地反应了芯片的整体样品分割效果,通过计算芯片的样品填 孔率为93.8%。本文成功制备了表面疏水孔壁亲水的毛细管微阵列芯片,该芯片具有优异的样品分割性能,在生物医 学领域具有广阔的应用前景

  • 2021-06-27
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菏泽市数字化城市管理问题研究

本文以菏泽市数字化城市管理为研究对象,目的在于分析如何能充分发挥数字化城市 管理方式的作用,提升城市管理乃至政府治理的水平。本文通过文献研究和实证研究相结 合,辅以其他研究方法的方式,以菏泽市数字化城市管理为依托,研究数字化城市管理的 产生和特点,分析和总结菏泽市数字化城市管理取得的成效和存在问题,提出相应的对策 建议。

  • 2021-06-27
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面向智能制造的汽车零部件制造过程质量控制研究

随着智能制造的发展,越来越多的企业借助于大数据技术、云计算技术和物联网技 术来实现生产率的提升 生产及市场的智能化整合以及的 品质量控制 近些年来,汽 车市场的规模不断萎缩,整个行业开始进入低迷期,每个汽车制造企业都面临 缩减成 本的问题,这对汽车及零部件制造企业的产品质 量提 出了更高的要求,由于产品质量导 致的成本浪费以及对品牌的消极 响是企业想要极力规避的 公司作为一家汽车电子 制造企业 具备建立智能工厂及数据工厂的战略,设备的智能化程度较高,工厂的数字 化程度较好,但在质 控制方面的数据化和智能化上还存在很 不足,因此本文以 司为研究对象,基于 公司的制造过程质量控制现状,提出了改善方案和质量预警的实 现方案

  • 2021-06-28
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企业网络数字化转型的演化特征与治理机制研究

以企业网络数字化转型逻辑规律为主线,针对企业网络数字化现有研究进行知识图谱分析并利用 判读法与函询法提取影响企业网络数字化转型的关键因素。将企业网络数字化转型划分为企业网络数字 化转型起步期、企业网络数字化转型发展期、企业网络数字化转型失衡期,围绕企业网络数字化转型的关 键因素建立相应系统基模,并分析企业网络数字化转型的不同阶段演化特征。在此基础上探讨企业网络 数字化转型过程中遇到的问题与障碍,最后,通过分析杠杆解与相关案例提出有效的治理机制。

  • 2021-06-27
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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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