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智能制造背景下中职机械制造专业《数控机床》课程教学改革研究

智能制造对我国中职机械类人才培养提出了新的需求,技能型人 才的知识、技能和态度都呈现了新的特征,尤其是对未来工人的解决 问题能力、自主学习能力等的要求进一步提高,中等职业教育学生必 须转变学习方法,提高学习能力,适应发展需求。

  • 2021-06-28
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应用于5G无线通信的双极化基站天线与MIMO阵列研究

应用于5G无线通信的双极化基站天线与MIMO阵列研究

  • 2021-06-28
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A集团公司结构件制造业务发展战略研究

智能制造是基于新的信息通信技术与先进制造技术的深度融合,贯穿于设计、生产、 管理、服务等制造活动的全部环节,具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等 功能的新型生产方式。近年来,无论从国际竞争格局的发展还是国家战略和政策的导向 来看,智能制造都是发展的重点。本文以 A 集团公司作为研究对象,对该公司的结构件 制造业务进行分析,并研究如何适应外部环境和行业发展环境,选择何种适当的战略来 加速发展,以面对未来结构件制造行业的激烈竞争。

  • 2021-06-28
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“互联网 +”现代农业的创新发展机制研究

“互联网 ”现代农业的创新发展机制研究

  • 2021-06-28
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人工智能文学创作现象反思

科学技术的发展和进步远超人类想象。人工智能在使人类生活日益便捷的同 时在智能水平方面又给了人类一记重击——阿尔法狗接连打败人类围棋世界冠军 李世石和柯洁,面对如此场面,有人大声疾呼:人工智能即将取代人类。他们可 能忘了,在我们人类最为引以为傲的文学艺术领域,人工智能的幽灵早已飘荡上 空。本文以人工智能的文学创作现象为研究对象,从创作主体、文学观念、文学 价值等方面思考人工智能究竟给文学艺术领域带来了怎样的冲击,其本身又存在 着怎样的缺陷,面对诸如此类的问题我们人类应该如何应对。论文主体共分三部 分。

  • 2021-06-28
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多数据中心环境中科学大数据应用执行优化机制的研究和实现

近年来,随着云计算和大数据等新兴技术的兴起,高能物理学、天体物理学、生物信息学等以数据为中心的科学领域开展的大型科学实验计算规模愈加庞大,产生和积累的科学数据量显著增长,对科学数据的分析挖掘更为复杂深入,是典型的科学大数据应用。科学大数据应用通常可建模成科学工作流,其执行所需的计算和存储资源规模庞大,需多个科研机构协作,聚合各自数据中心资源支撑科学大数据应用的海量数据存储和大规模科学工作流计算,实现多数据中心环境下科学工作流的分布执行。

  • 2021-06-25
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杭州区块链技术与应用联合会2018杭州市区块链产业报告

全球新一轮科技革命持续深入,科技创新加速推进,深度融合到 社会各层面,成为重塑世界格局的主导力量。在全球信息技术发展进 程中,我国在互联网领域的技术与应用的发展已走在世界前列,形成 万亿级的市场规模。当前颠覆性技术层出不穷,国家层面在下一阶段 关键技术领域已形成趋势性认识

  • 2021-04-22
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NELLIT2020人工智能在物流行业中的应用前瞻

随着新科技和产业变革交汇,推动工业社会和信息社会以前所未有的广度和深度融合并发生新的跃升,我们已经进入智能时代,人工智能成为经济社会发展的新引擎,将赋能所有传统行业。人工智能(Artificial Intelligence),简称 AI,是研究、开发用于模拟、延伸 和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。随着核心技术突破、利好政策加持、资本不断涌入,人工智能已进入发展的爆发期。

  • 2021-04-19
  • 阅读198
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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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2025年车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构报告2.0

汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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2025年是大数据技术标准推进委员会连续发布《数据资产管理实践指南》的第九年。本研究报告通过持续跟踪前沿政策、技术趋势与行业实践,从数据价值释放工作主线、数据资源化管理体系、数据资产化实施路径及未来发展趋势等方面形成系统化成果。研究报告深入剖析了数据资产管理在政策合规、技术融合、生态协同等维度的挑战与契机,并结合金融、能源、制造等行业案例,提炼出差异化管理路径策略。旨在帮助企事业单位厘清管理逻辑、优化实施策略,将数据资产管理与业务目标深度绑定,最终实现数据要素向高价值产出的有效转化。

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