场景式服务是图书馆适应新时代发展的需要，体现了图书馆对用户体验的重视，对服务环境和质量的提升。 文章结合相关研究，阐述相关概念与内涵，并从用户、图书馆和知识三个维度分析场景式服务需求。 基于此，文章 从情景数据采集、情景计算、情景建模、模型评估等分析情景感知模型的构建过程，搭建以用户为中心，由情景感 知模块、资源整合模块、技术支撑模块、场景服务模块构成的智慧图书馆场景式服务体系框架，并探讨其中存在的 问题与对策
针对现有运动目标检测算法不能满足复杂场景需求,提出一种基于高斯混合模型和时间平均模型改进的双背景模型自适应运动目标检测算法。对视频图像背景进行简单背景和复杂背景自适应判别,并建立相应的背景模型。双背景模型获取的运动目标区域信息更完整、清晰。实验表明,与传统检测算法相比,新算法在去除区域孔洞、目标区域完整性具有较好性能和优越性。
在大数据时代，数字化技术在口腔正畸领域的应用越来越广。本文将结合3D打印、人工智能、虚拟仿真及5G等技术，从牙一颌骨一软组织数字化在口腔正畸临床诊断和治疗中的应用研究作一综述。以推动数字化技术在口腔正畸医疗领域的发展。
为实现家居智能化,设计一款基于微信小程序的智能家居控制系统.阐述了系统所需的微信 小程序、Arduino、无线传输以及物联网平台 OneNET 等技术.给出了系统的远程控制端、客户端和搭建 服务器的详细设计过程,并进行程序测试调试,实现了利用网络对家居设备的添加、选择、移除、控制等 远程操作,提升了用户的体验感与居住舒适感.
随着传统制造业智能制造帷幕的开启，生产过程的每个工序都在向数字化转型和升级，对定制家居而言，如何解决关键瓶颈工序造成的技术问题，是实现家居产业智能制造转型的基础。以定制家居揉单生产过程中的分拣工序为例，在分析现有人工分拣效率低、错误率高及材料利用率低等问题的基础上，结合智能分拣的系统构成和工艺过程等基本原理，搭建了基于揉单生产定制家居自动识别与智能分拣关键技术架构，包括揉单生产订单排序优化技术、自动分拣智能系统设计技术、分拣过程中的自动识别技术、自动分拣可视化动态管理平台搭建技术。并结合某生产实际，设计了基于“2020+wcc”的定制家居揉单生产订单排序优化技术、基于“输送线+机器手+立体库”的定制家居自动分拣智能系统设计技术、基于“二维码自动识别技术”的定制家居自动信息采集与处理、基于“ERP+MEs+wcs+wMs”的定制家居自动分拣可视化动态管理平台的搭建等定制家居智能分拣系统架构。结果显示，该智能分拣系统在企业的实际应用后，可使得分拣准确率达到99％，分拣效率显著提升，单个揉单批次订单数量增加了3倍以上，材料利用率由原来的78％提升至88％。
论文采用NB-IoT、STM32、传感器等技术设计出了一套可行性较高的NB-IoT智能家居控制系统。该系统采用STM32F103RCT6芯片作为核心处理器采集传感器信息，通过NB-IoT无线通信与服务器进行数据交互，在PC端通过可视化操作界面对数据进行分析处理并将结果显示出来。通过系统测试验证该系统实现了家居环境数据采集与异常情况报警提示，稳定可靠，实时性好，能够满足对家居设备的实时控制要求。
物联网被普遍认为是继计算机,互联网与移动通信网之后的世界信息产业的第三次浪潮.世界各国如今正大力推动物联网的发展.人们对物联网的研究正如火如茶地进行着.那么到底什么是物联网.它有哪些特点和应用等,正是本文所要探讨的.
本文从各类数据的产权关系,数据特征,数据服务对象和目标客户群体,论证了业务数据的大数据分析不具可行性和健康数据的大数据分析的可行性以及提供数据服务的收费水平和收费规模有限；基于上述分析和判断,本文进一步指出汽车衡+物联网的未来有价值的产品形态,是基于物联网仪表为核心和针对不同目标客户群体运用云服务或局域网技术的智能称重解决方案.
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集团版专为集团型企业打造，包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。它通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应。
本文深入探讨工业物联网平台，阐述其架构、核心功能以及在各工业领域的应用实例，以及该领域的主要参与者及其主要产品，这些工业物联网公司及其工业物联网技术产品的优劣对比。分析面临的挑战并展望未来发展趋势，揭示工业物联网平台如何重塑工业生态，推动产业数字化转型迈向智能化。
163页化工动设备讲义（PPT）,163页化工动设备讲义（PPT）,163页化工动设备讲义（PPT）
本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
DeepSeek是一种基于深度学习和人工智能的先进技术平台，专门设计用于金融领域的风险评估和决策优化。其核心技术架构结合了大规模数据处理、机器学习算法和高性能计算能力，能够快速处理和分析海量的结构化和非结构化数据。DeepSeek平台通过多层神经网络模型，能够自动提取数据中的复杂特征，并结合金融领域的专业知识，构建高精度的风险评估模型。其独特之处在于能够动态适应金融市场的变化，通过学习历史数据和实时数据，不断优化模型的预测能力
有的用户觉得DeepSeek不好用，其实可能恰恰是因为给DeepSeek喂了太多的提示词，限制了它的深度思考(如右图，按照四维度分析框架，只得出干巴巴的报告)，它与指令性大模型不同，其实是不需要太长的提示词的
推理模型是在基座模型基础上再经过推理数据训练得到的模型，回答问题时会先通过思维链(CoT)逐步思考，再输出结果。 Deepseek R1模型属于一种推理模型。
这是用户和助手之间的对话。 用户提出一个问题，助手解决它，助手首先在脑海中思考推理过程，然后为用户提供答案。推理过程和答案分别包含在<思考></ 思考 >和<回答 ></ 回答 >标签中。即: <思考>推理过程在这里</ 思考> <回答>在这里回答</ 回答>
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