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_智慧城市设施安全管理专业_贯通培养项目课程设置与衔接体系构建_王强

开展高端技术技能人才贯通培养改革实验项目,是现代职业教育体系建设的重要探索,而课程体系构建则是贯通培养的核心环节。以北京劳动保障职业学院"智慧城市设施安全管理专业"为实例,在分析人才培养目标定位和探讨课程体系构建原则的基础上,按照"总体贯通,分段实施"的贯通培养项目课程设置思路,提出"高中、高职与本科"三阶段课程设置与衔接体系。

  • 2021-07-01
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基于深度学习的人工智能胸部CT肺结节检测效能评估

基于深度学习的人工智能在肺内结节检测领域发展迅速,对其效能进行验 证是促进其应用于临床的前提。本研究旨在评估基于深度学习技术的人工智能 软件在胸部计算机断层扫描(computed tomography, CT)恶性及非钙化结节检出 中的价值。

  • 2021-06-30
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数字化转型对企业出口的影响研究

本文基于世界银行 2012 年中国企业调查数据,构建了企业数字化指数,检验了数字化转型对企业出口 的影响,并分别考察了企业创新、行业竞争和制度环境的调节作用。 研究发现:数字化转型有助于企业扩大出 口;企业创新正向调节数字化与出口的关系,且不同创新维度的促进结果存在异质性;市场竞争同样具有正向调 节作用,竞争更激烈的行业中数字转型更容易实现差异化;制度环境具有负向调节作用,在制度环境较差时数字 化对出口的促进作用更加显著。

  • 2021-06-29
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变电站一次设备数字化特征和实现

归纳并总结了变电站数字化一次设备的基本概念、基本特征及其与传统一次设备的主要差 别。介绍了变电站数字化一次设备的实现途径和目前国内外研究现状。提出了今后要重点研究和 解决的关键技术问题。根据当前技术发展趋势,分析并预测了数字化一次设备对未来电网运行和 设备管理可能带来的变革、发展方向及其应用前景。

  • 2021-06-26
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X公司备件管理优化研究

随着智能制造和工业自动化的不断发展,生产制造业类型的企业更多实施自动化设 备进行产品生产活动,数字化、信息化、智能设备的利用,各个公司生产对设备依赖程 度日益增加,这就对公司的与生产相关的备件管理标准提出了更高的要求。备件库存总 价值也是企业运营成本的重要组成部分,怎么才能更好的满足生产现场对备件的需求的 条件下,尽可能减少备件库的物品积压,成为了一个公司内部的亟待解决的问题。

  • 2021-07-01
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A智能科技有限公司市场战略研究

近年来,随着科技化进程不断加快,信息技术的现实需求不断增加,中小型企业开始进入到新的市场环境中,其将面临更加激烈的市场竞争。因此,迫切需要找到适合企业自身当前发展需要的市场战略,A智能科技有限公司正处于这样的环境下,不断地寻找适合公司的市场战略。A智能科技有限公司是一家有着较短发展历史的中小型智能科技企业,一直以来深耕于地铁盾构领域和天然气分布式能源领域产品的研发、生产。公司借助于良好的市场环境,发展迅速、不断开拓创新,在华北区智能科技领域占据了一定的市场份额,并且也获得了发展的机遇。鉴于智能科技行业的发展特点和趋势,A智能科技有限公司需要加强自身实力,拓展产品种类,扩大市场范围,加强营销水平和手段,制定适合公司当前发展的完善的市场战略,更好的适应行业发展的需要和公司发展的需求。

  • 2021-07-01
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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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面向地理信息企业的时空大数据服务平台设计与实现_郑红晓

针对地理信息企业内部拥有的地理信息资源呈爆炸式增长态势,以及公有云在地理信息企业推广中面临的安全性与可靠性问题,本文设计了一个采用混合云模式搭建基于Hadoop技术的时空大数据服务平台的方案,并依据方案建设了集数据存储、管理、共享和分发利用的图、属一体化空间数据管理平台,为企业不同场景提供服务。

  • 2021-06-21
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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)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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。

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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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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