基于YOLOv3的特定电力作业场景下的违规操作识别算法基于YOLOv3的特定电力作业场景下的违规操作识别算法基于YOLOv3的特定电力作业场景下的违规操作识别算法
基于深度学习的电力监控视频超分辨率重建基于深度学习的电力监控视频超分辨率重建基于深度学习的电力监控视频超分辨率重建基于深度学习的电力监控视频超分辨率重建基于深度学习的电力监控视频超分辨率重建基于深度学习的电力监控视频超分辨率重建
基于堆栈降噪自编码网络的电力负荷识别基于堆栈降噪自编码网络的电力负荷识别基于堆栈降噪自编码网络的电力负荷识别基于堆栈降噪自编码网络的电力负荷识别基于堆栈降噪自编码网络的电力负荷识别基于堆栈降噪自编码网络的电力负荷识别基于堆栈降噪自编码网络的电力负荷识别基于堆栈降噪自编码网络的电力负荷识别基于堆栈降噪自编码网络的电力负荷识别
基于改进生成对抗网络的玻璃绝缘子自爆缺陷检测方法基于改进生成对抗网络的玻璃绝缘子自爆缺陷检测方法基于改进生成对抗网络的玻璃绝缘子自爆缺陷检测方法基于改进生成对抗网络的玻璃绝缘子自爆缺陷检测方法
基于改进AlexNet的电力系统暂态功角失稳紧急控制策略基于改进AlexNet的电力系统暂态功角失稳紧急控制策略基于改进AlexNet的电力系统暂态功角失稳紧急控制策略基于改进AlexNet的电力系统暂态功角失稳紧急控制策略
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＜正＞一、智慧城市及其应用1.智慧城市的概念智慧城市是在数字城市建立的基础框架上,通过物联网将现实世界与数字世界进行有效融合,自动和实时地感知现实世界中人和物的各种状态和变化,由云计算中心处理其中海量和复杂的计算与控制,为经济发展、城市管理和公众提供各种智能化的服务。智慧城市的内涵是数字城市、物联网与云计算
物料分拣在工业生产过程中具有举足轻重的地位。随着智能制造在工业生产中的大 量运用，物料分拣的智能化也逐渐得到重视。传统的分拣系统中，依靠大量劳动力来实 现物料分拣流程中的的上料、分拣、下料等步骤，具有效率低、准确性不高、安全性低 等诸多缺点。现代工业分拣，虽然通过传感器进行机器分拣，但也存在着精确度不高、 设备复杂等缺点。为了解决自动化生产线上产品的智能分拣问题，本文设计了基于工业 流程的视觉分拣系统。
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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)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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。
试图还原真实的训战， 从理念到方法， 从消化到创新， 回答的核心问题如下： ·到底什么是训战？ 训战提出的背景和被赋予的使命是怎样的？ ·训战是如何实现提升学习效益 、 加速关键人才培养的？ ·训战瞄准的业务场景和需求是怎样的？ ·如果要实施训战结合的学习或人才培养项目， 其中的一些关键技术 、 方法应该如何作？ · 随着技术发展， 训战的可能进化路径和样貌会是怎样的？
医药集团业财一体化合规管控规划方案，包含需求及现状分析、信息化规划、IT系统的分层架构，实施路线图、投资概算。
面相企业架构师，TIGAF指南系列，业务能力，主要讲解了业务能力的定义，业务能力的构成，业务能力的建模，业务能力与其他业务视角的映射。
面向企业架构师，讲解价值流的定义，价值流的描述分解和映射，创造价值流的方法，替代价值分析技术的比较，价值流与其他业务概念的关系，价值分析方法
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