漏电保护开关和过欠压开关，其实本质上都是空气开关，只不过是在空气开关的基础上增加了组件（漏电保护组件和过欠压脱扣器）所以在外观上，空气开关只有手柄，而漏电保护开关和过欠压开关的左边是有手柄的空气开关，右边还多了一个装置。
开关电源就是利用电子开关器件（如晶体管、场效应管、可控硅闸流管等）,通过控制电路,使电子开关器件不停地“接通”和“关断”,让电子开关器件对输入电压进行脉冲调制,从而实现DC/AC、DC/DC电压变换,以及输出电压可调和自动稳.
德国作为世界制造强国，其制造业成功的关键是培育了大量高水平的产业集群，德国的做法对我国培育世界级先进制造业集群有重要借鉴意义。
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我们正在经历一场智能革命，而这场智能革命建立在算法的基础上。无论是智慧城市、智能制造、智慧医疗等宏大愿景，还是自动驾驶、智能机器、虚拟现实等前沿应用，抑或是智能购物、智慧出行、智能娱乐等生活日常，“智能”的实现都离不开算法。可以说，我们生活在一个算法无所不在的时代。
1 模糊数学的基本概念 1.1 模糊数学简介 1965 年，美国著名计算机与控制专家查德（L.A.Zadeh）教授提出了模糊的概念，并 在国际期刊《InformationandControl》并发表了第一篇用数学方法研究模糊现象的论文 “Fuzzy Sets”（模糊集合），开创了模糊数学的新领域。 模糊是指客观事物差异的中间过渡中的“不分明性”或“亦此亦彼性”。如高个子 与矮个子、年轻人与老年人、热水与凉水、环境污染严重与不严重等。在决策中，也有 这种模糊的现象，如选举一个好干部，但怎样才算一个好干部？好干部与不好干部之间 没有绝对分明和固定不变的界限。这些现象很难用经典的数学来描述。 模糊数学就是用数学方法研究与处理模糊现象的数学。它作为一门崭新的学科，它 是继经典数学、统计数学之后发展起来的一个新的数学学科。经过短暂的沉默和争议之 后，迅猛的发展起来了，而且应用越来越广泛。如今的模糊数学的应用已经遍及理、工、 农、医及社会科学的各个领域，充分的表现了它强大的生命力和渗透力。 统计数学是将数学的应用范围从确定性的领域扩大到了不确定性的领域，即从必然 现象到偶然现象，而模糊数学则是把数学的应用范围从确定领域扩大到了模糊领域，即 从精确现象到模糊现象。 实际中，我们处理现实的数学模型可以分成三大类：第一类是确定性数学模型，即 模型的背景具有确定性，对象之间具有必然的关系。第二类是随机性的数学模型，即模 型的背景具有随机性和偶然性。第三类是模糊性模型，即模型的背景及关系具有模糊性
腾讯公司设立的社会科学研究机构，依托腾讯公司多元的产品、丰富的案例和海量的数据，围绕产业发展的焦点问题，通过开放合作的研究平台，汇集各界智慧，共同推动互联网产业健康、有序的发展，致力于成为现代科技与社会人文交叉汇聚的研究平台。
2018年5月，韩国第四次工业革命委员会审议通过了《实现I-Korea 4.0的人工智能研发战略》，旨在重点推进韩国人工智能技术的发展，加快人工智能在各领域的创新，打造世界领先的人工智能研发生态系统，构建可持续的人工智能技术能力。总体规划为5年内（2018--2022年）投入2.2兆韩元，确保韩国获得世界水平的人工智能技术实力与研发生态系统。本文就其主要内容进行摘编。
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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。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
清华之后，北大也不甘示弱，推出了DeepSeek教程。清华的教程是传媒学院出的，而北大的这份文件是人工智能学院和计算机学院出的，所以总体上内容更加专业、全面和深入，尤其还提到了AI时代工作和技能需求的变化，可以说是不可多得的优质资料。
成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑， 推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政 府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
具身智能的定义:一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统，其通过智能体与环境的交互获取信息理解问题、做出决策并实现行动，从而产生智能行为和适应性。
DeepSeek通过核心能力突破+开源、低成本、国产化三大优势，推动A!技术平权和国产AI生态繁荣，成功进入全球大模型第一梯队，促使行业从唯规模论向性价比、高效能、工程化方向转变。
0 延迟要求高:典型要求百微秒级读取延迟以满足数据分析、模型训练等应用的需求因元数据瓶颈，现有系统延迟在毫秒级，如 Ceph
在企业数字化转型和政府数字化改革大背景下，数据分析带来的决策能力，已经变成每一个组织需要具备的核心能力。对于决策者来说，如何高效的看见和理解数据，并基于数据快速做出决策和指挥，也越来越成为一个基本要求。因此，数据分析的可视化逐渐成为普遍需求，由此进一步演进到数据李生技术，构建和物理世界一一映射的数字孪生体，
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