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工业设备数字孪生白皮书

制造业是工业化和现代化的主导力量,是国家综合实力与国际竞争力的重要 基石。当前,新—轮科技革命和产业变革正席卷全球,信息技术也正全面创新突破并加速与其他产业融合发展。特别是新—代信息技术与制造业深度融合,正在推动制造业生产方式向数字化、网络化、智能化的方向加速迈进。与此同时,物联网、大数据、人工智能、虚拟现实等新—代信息技术也在加速碰撞、融合,不断催生全新的技术、业务形态和业务模式。数字孪生正是在这—时代背景下诞生,并与工业互联网、工业大数据等深度融合、不断创新,逐步成为新—轮科技革命和产业变革中各行各业,特别是制造业加快数字化转型的重要驱动力量。发展数字孪生技术也成为我国抢抓第四次工业革命带来的发展机遇,促进新—代技术与实体经济融合创新,推动传统产业转型升级,培育壮大新动能,助力制造强国和网络强国建设,推动我国经济高质量发展的重要举措之—。

  • 2021-10-30
  • 阅读752
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  • 141页
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Java核心技术卷II高级特性第9版(中文)858页

Java核心技术 卷II 高级特性 第9版(中文)858页

  • 2021-06-28
  • 阅读1728
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  • 858页
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Java数据结构和算法

Java数据结构和算法,数据结构在Java的语言体系中按逻辑结构可以分为两大类:线性数据结构和非线性数据结构。

  • 2021-06-22
  • 阅读3016
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  • 585页
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深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与最佳实践(最新第二版)

Java程序是如何运行的? Java虚拟机在其中扮演了怎样的角色? 如何让Java程序具有更高的并发性? 许多Java程序员都会有诸如此类的疑问。无奈,国内在很长一段时间里都没有一本从实际应用的角度讲解Java虚拟机的著作,本书的出版可谓胃填补了这个空白。它从Java程序员的角度出发,系统地将Java程序运行过程中涉及的各种知识整合到一起,并配以日常工作中可能会碰到的疑难案例,引领读者轻松踏上探索Java虚拟机的旅途,是对Java虚拟机感兴趣的广大读者的福音!

  • 2021-04-15
  • 阅读940
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  • 455页
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Java并发性和多线程-v1.2-极客

在过去单 CPU 时代,单任务在一个时间点只能执行单一程序。之后发展到多任务阶段,计算机能在同一时间点 并行执行多任务或多进程。虽然并不是真正意义上的“同一时间点”,而是多个任务或进程共享一个 CPU,并交 由操作系统来完成多任务间对 CPU 的运行切换,以使得每个任务都有机会获得一定的时间片运行。 随着多任务对软件开发者带来的新挑战,程序不在能假设独占所有的 CPU 时间、所有的内存和其他计算机资 源。一个好的程序榜样是在其不再使用这些资源时对其进行释放,以使得其他程序能有机会使用这些资源。

  • 2021-04-20
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  • 227页
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nodebook开放源码电子书

这是一本关于 Node.js 技术的开放源码电子书,受到台湾nodejs社区提供(源码参 见github地址 )启发编写。感谢台湾nodejs社区的前辈提供这么优秀的教程,不过 台湾社区的教程已经停止了维护。为了让大家学习到这么优秀的教程,我决定将其 复活,所以才有了这个项目。由于原书写作的时候Node版本是0.6,所以在写作本 书的时候,借鉴了原书的目录结构,但是内容上进行了重写。 本书的线上阅读网 址,与 GitHub 资料同步更新。

  • 2021-04-15
  • 阅读839
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SpringBoot实战

Spring Boot为开发者带来了更好的开发体验,但写完代码只是万里长征路上的一小步,后续的运维工作才是让很多人真正感到无助的。Spring Boot在运维方面做了很多工作,部署、监控、度量,无一不在其涉猎范围之内,结合Spring Cloud后还可以轻松地实现服务发现、服务降级等功能。

  • 2021-04-09
  • 阅读1312
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  • 225页
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Shiro教程

Shiro 可以非常容易的开发出足够好的应用,其不仅可以用在JavaSE 环境,也可以用在JavaEE 环境。Shiro 可以帮助我们完成:认证、授权、加密、会话管理、与Web 集成、缓存等。

  • 2021-04-09
  • 阅读1304
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  • 219页
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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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:整合多模态医学数据,包括图像、文本、声音、 传感器数据和基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据,完成 不同时间点、条件下的数据对齐,构建医学科研数据资源库。 利用数据融合模型与方法,提供跨模态标注算法和标注工具, 揭示跨模态数据之间的语义关联性,帮助分析其相互作用和整 合效果,提高诊断和分析的准确性。面向不同类型的数据,提 供计算机视觉、自然语言处理、图学习等多类算法,对多模态 数据进行特征提取、模型训练、统计分析等,以识别疾病标志 物和模式。提供科研合作平台,促进跨学科研究团队的协作, 支持将分析结果转化为临床辅助决策支持工具,辅助医生进行 更准确的诊断和治疗规划。

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生成式人工智能服务管理暂行办法__2023年第24号国务院公报_中国政府网

 为抢抓人工智能发展新机遇,支持人工智能技术赋能智能终端产品,推动智能终端产业高质量跨越 式发展,加快建设国际国内领先的人工智能终端产业集聚区,按照《关于加快发展新质生产力进一步推 进战略性新兴产业集群和未来产业高质量发展的实施方案》《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动方 案》等文件要求,结合我市实际,制定本行动计划

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