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《流程设计与优化》课件(60页)

有7个人住在一起,每天共食一锅粥,因人多粥少,争先恐后,秩序混乱,还互相埋怨,心存芥蒂。于是,他们想办法解决每天的吃饭问题———怎样公平合理地分食一锅粥。

  • 2024-10-12
  • 阅读812
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  • 60页
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数据结构第7章图3

由于查找表中的数据元素之间不存在明显的组织规律,因此不便于查找。为了提高查找的效率,需要在查找表中的元素之间人为地附加某种确定的关系,即︰用便于查找的结构来构造查找表。

  • 2022-01-25
  • 阅读1330
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各种电路拓朴的同步整流技术

只要应用中的电压更高,而且应用中的三相所设计的设备还必须为这些电源比现在工业环境输入非常宽的海绵——包括跌落时间延长、电涌以及一个或多个相的意外遗弃。

  • 2022-01-14
  • 阅读346
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荣续智库:2024年包装行业ESG白皮书

包装行业与人们的日常生活紧密相连,食品包装、日化用品包装以及快递包装等都是人们每日都会接触到的。正因如此,与其他行业相比,包装行业在环境和社会议题方面占据着独特的地位。从“黄金设计原则”在全球范围内的广泛应用,到众多知名企业的积极参与,包装行业正在奋力探索一条可持续发展的道路。

  • 2024-12-18
  • 阅读847
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  • 59页
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PLM实训-物料管理

从整个公司的角度来解决物料问题,包括协调不同供应商之间的协作,使不同物料之间的配合性和性能表现符合设计要求;提供不同供应商之间以及供应商与公司各部门之间交流的平台;控制物料流动率;

  • 2023-12-20
  • 阅读1190
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《数据结构》第二章线性表

实际问题(如路径规划、定理证明、演绎推理、机器人行动规划等)都可以归结为在某状态图中寻找目标或路径的问题。

  • 2022-01-24
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量子位:AI大模型创业格局报告

2022 年 11 月 ChatGPT 发布,引爆国内百模大战,创业玩家如雨后春笋,互联网巨头也纷纷下场,巅峰时期国内公开大模型数量超越 300 个。

  • 2024-12-12
  • 阅读480
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智能制造-数字化制造运营管理-第12章-制造运营系统扩展

在计算机编程领域,每个对象都根据其类型进行分类,这些类型通常被称为“类”。在Opcenter EX CR中,“类”被称为“可配置数据对象”或简称“CDO”。

  • 2024-01-11
  • 阅读1143
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竞争对手分析

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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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。

  • 阅读877
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智慧商业综合体概念方案

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全球热泵行业数据发展报告(简介版)

数据来源链:空气源热泵主机厂家、上下游产业链企业、市场经销商、第三方相关机构,所涉及到的金额均为2023年自然年收入, 均为不含税销售收入。

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人工智能行业-2026年人工智能趋势研究

感觉ChatGPT横空出世仿佛是上辈子的事情,但自从生成 式人工智能(AI)革命全面展开,也仅仅过去了三年。从 那时起,无数新平台和用例如雨后春笋般涌现,品牌和用 户对生成式AI的理解也在稳步演变。

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人工智能在玩具箱中:父母如何看待针对儿童的AI玩具

智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品,被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能 力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪,父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及 模拟社交或情感反应的挑战(赫斯和梅辛格,2025;拉德斯基,2025;苏金德,2025)。与此同时,该领域的早期安全 检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出,部分智能玩具收集儿童敏感数据,比如儿童的声音和对话, 在测试中,这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容(穆雷等人,2025)。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题 ,也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。

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