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人工智能在军事领域的应用

应用于军事领城,利用计算机模拟人类的学习与推理,能思维、能学习,问题求解,适应环境变化的特征。它是在人工智能学理论指导下的一种综合技术。人工智能学是一门专门类似于人的智能和使用计算机来模拟人的感觉和推理过程规律的理论。是正处在发展中的综合性边缘学科,沙及模型、系统分析与构造技术、建造工具及语言等的研究。

  • 2021-04-20
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图像数字化处理课件

数字化简单地说,就是 将许多复杂多变的信息转变 为可以度量的数字、数据, 再为这些数据建立起适当的 数字化模型,把他们转变为 -系列的二进制代码,引入 计算机内部,进行统-一处理, 这就是数字化的一个过程.

  • 2021-04-20
  • 阅读1108
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  • 67页
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《开关电源的原理与设计(修订版)》

防止器件损坏,吸收防止电压击穿,缓冲器防止电流击穿使功率器件远离危险工作区,从而提高可靠性,降低器件损耗,或实现一定程度的软开关降低di/dt而DV/DT、减少振铃、提高EMI质量提高效率(提高效率是可能的,但如果做得不好也可能降低效率)。

  • 2022-01-14
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  • 464页
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MySQL技术内幕InnoDB存储引擎第2版

《MySQL技术内幕:InnoDB存储引擎(第2版)》由国内资深MySQL专家亲自执笔,国内外多位数据库专家联袂推荐。作为国内唯一一本关于InnoDB的专著,《MySQL技术内幕:InnoDB存储引擎(第2版)》的第1版广受好评,第2版不仅针对最新的MySQL 5.6对相关内容进行了全面的补充,还根据广大读者的反馈意见对第1版中存在的不足进行了完善,《MySQL技术内幕:InnoDB存储引擎(第2版)》大约重写了50%的内容。《MySQL技术内幕:InnoDB存储引擎(第2版)》从源代码的角度深度解析了InnoDB的体系结构、实现原理、工作机制,并给出了大量最佳实践,能帮助你系统而深入地掌握InnoDB,更重要的是,它能为你设计管理高性能、高可用的数据库系统提供绝佳的指导。

  • 2021-06-17
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  • 437页
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《再造:数字化与数字化转型》秦永彬 黄瑞章 陈艳平 林川

数字化正在改变我们的工作和生活,改变这个世界运行过程中的逻辑和方法,成为当今社会再造的一种新范式。各行业、各领域的数字化转型和智能化变革正在如火如荼地向前推进,无数人工岗位被机器替代,也有无数高科技岗位随之出现,数字化正在重塑全球产业结构。围绕各行业领域的数字化发展、转型和变革,本书分析历史、研究现状并探寻未来,深入地探讨数字化所具备的感知、互联、分析、预测、控制等能力,为各行业的从业者在数字时代的认知、思维提供新的扩展方向。

  • 2024-12-19
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  • 376页
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从大数据到智能制造

发展制造业是人们生活改善和社会进步的必经之路。中国的制造业有数千年的历史,也曾经引领过世界。经过三十多年的发展,中国已经成为名副其实的制造大国,采用了世界各国先进的装备,产品销往世界各地。但是,许多产品的质量和生产效率有待提升,劳动力成本优势已经不再,资源和环境制约了“粗放型”制造。制造的传承和 进步需要靠人的经验、知识和创新,转型更加迫在眉睫。从制造大国走向制造强国,是我们唯一可选的战略决策。德国目前正在推动的工业4.0和美国的信息物理系统技术(CPS),都提出了以互联网和大数据为手段,以知识为核心的智能制造。中国于2015年也发布了工业化与信息化相融合的“中国制造2025”,同样高度重视智能造。

  • 2021-04-16
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  • 154页
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[电工应知应会电路200例].黄海平.李志平.扫描版

本书列举了电工经常接触的强电电路200例。这些电路简单、实用,具有一定的代表性。读者通过循序渐进的的学习理解,还能举一反三,触类旁通的应用到实际工作中。

  • 2021-12-30
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  • 367页
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三维模型特征提取算法

虚拟装配在CAD建模领域使用广泛,Solidworks、Pro/E、UG等都有自己的零件装配程序模块,但是它们相互之间并不能进行直接的数据格式转换。比如:Solidworks创建一个简单的零件直接用Pro/E打开会丢失很多模型拓扑信息。STL文件格式是通用的固体三维模型表示文件,常用CAD软件都能打开。STL文件是一种简单数据格式,其中只记录了模型的顶点和法向量(数据格式下一节具体介绍),大多数CAD软件支持STL文件格式的零件输出。然而,无论何种CAD软件打开STL文件之后,都难以读取模型的特征信息,甚至连模型的一个表面都选不中。在这种情况下,如果我们想把一大堆的STL格式模型,加载到某款CAD软件中进行装配,可能性几乎为零。在这种情况下,出现了对提取模型拓扑信息的需求。下面将详细介绍这种方法,并给出在OSG场景中提取一个齿轮面的例子,供大家参考

  • 2021-04-20
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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