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华为供应链管理(6版)

1、要形成战略纵深,不要仅仅盯着供应商谈判等细节上; 2、要提高计划性; 3、加强风险管理,保障供应安全是第一位的,不要计较一时的储备成本; 4、与最优秀的供应商建立战略合作伙伴关系。

  • 2024-01-19
  • 阅读645
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  • 210页
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2024年数据要素评估计价的理论体系与实践探索(摘要版)

数据是继土地?劳动力?资本?技术之后的第五大生产 要素?是基础性资源和战略性资源?也是重要生产力?我国 经济社会发展沉淀的数据总量所催生的数据资产潜在市场 规模十分巨大?据中央网信办调查 1?2022 年我国数据年产 量 8.1ZB?1ZB=270 字节??占全球 10.5%?数据要素已超 过技术要素?成为仅次于资本的第二大贡献生产要素?

  • 2024-12-25
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  • 18页
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Java集合学习指南-极客

除此之外,还会增加 TreeMap 等集合的学习以及集合之间的对比。我们学习集合源码的目的一个是为了学习其 中的思想,另一个也是为了让我们能够更好的了解该集合,在适合的地方使用恰当的集合实现。 适用人群 适合 Java 初学者的进阶学习,集合类在 Java 中有很重要的意义,保存临时数据,管理对象,泛型,Web 框架 等,很多都大量用到了集合类。 学习前提 学习本指南前,你需要达到 Java 语言的入门级。

  • 2021-04-19
  • 阅读644
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  • 86页
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探索需求-设计前的质量

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  • 2023-08-04
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  • 356页
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MyBatis文档-极客

MyBatis 是支持普通 SQL 查询,存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis 消除了几乎所有的 JDBC 代 码和参数的手工设置以及结果集的检索。MyBatis 使用简单的 XML 或注解用于配置和原始映射,将接口和 Java 的POJOs(Plain Old Java Objects,普通的 Java 对象)映射成数据库中的记录。本教程偏重实践,需要读者 动手操作来理解什么是Mybatis及Mybatis的功能。

  • 2021-04-20
  • 阅读641
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  • 90页
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数据思维:从数据分析到商业价值

我认为数据产业实践的核心任务是:让数据产生价值。更准确地说,是在真实的产业环境中,让数据产生可被产品化的商业价值。这个商业价值是一个广义的商业价值,既包括企业的价值,也包括政府的价值。

  • 2023-06-27
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  • 343页
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云道资本:2024中国绿氨产业研究报告

云道资本分析认为,2024年是中国能源转型迈向下一全新阶段的开始,该阶段是以可再生能源系统与传统电力系统的适应耦合发展为主基调,而绿氨产业在此能源转型的新阶段扮演了极为关键的一环,有望在 2-3 年实现爆发性快速增长。

  • 2024-12-20
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数智园区:多跨协同园区治理解决方案

通过全园区项目的集中管理,统筹规划实施,切实加强基础设施尤其是政务云、政务网、数据大脑的统筹建设,大力提升全园区数字化基础支撑能力,积极破解网络互通难、数据共享难、业务协同难的三难问题,真正实现网络通数据通、业务通,变三难为三通,为“数字政府”改革建设打下坚实基础。最终实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理与服务,推进园区决策科学化、社会治理精细化、公共服务高效化。

  • 2024-12-17
  • 阅读633
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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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中服云多模态工业物联网平台介绍

中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商,历经十余年深耕发展,已构建起成熟的全系列多层次产品体系,精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新,中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式,既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求,也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。

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区别于传统消防联网模式,在符合GB50440要求的同时,将互联网思维融入消防信息化管理,将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。

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2025 年,人工智能正式迈入 “智能体元年”,AI Agent?成为驱动产业变革的核心力量,硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。

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算力是人工智能的基础设施

机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面,两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工,针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效,但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工,而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差,因为有时候深度学习虽然能有好的表现,但是我们并不知道他的原理是什么。

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2026六大未来产业发展趋势与人工智能八大落地场景洞察

2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点,AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力

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