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智能工厂如何运用可视化进行设备管理

通过信息生命周期管理,数字化工厂的数据可以在工厂中不断更新、维护和再利用。数字化工厂是工厂的无形资产;而且基础数据的数字化是一种管理的创新,可以提高工厂的工作效率和提升管理水平。

  • 2022-06-17
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四家典型离散制造企业数字化转型与智能化升级路径剖析

制造业是国家的经济基础,是立国之本、兴国之器、强国之基;作为我国实体经济的主体,是国民经济体系的重要组成部分。 按照产品制造工艺过程特点,制造业总体上可以分为离散型制造、流程型制造、混合型制造。离散制造包括家电、家居、纺织、食品、火箭、飞机、国防装备、船舶、电子设备、机床、汽车等行业,在我国制造业中占有较大比重,是解决就业等民生问题的重要产业,与居民生活息息相关。

  • 2022-05-05
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人工智能搜索策略-2

问题归约表示方法就是由初始问题出发,运用操作算子产生一些子问题,对子问题再运用操作算子产生子问题的子问题,这样一直进行到产生的问题均为本原问题,则问题得解。

  • 2021-07-01
  • 阅读1669
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企业级架构建模系列-64页

1.企业级架构建模系列之四“如何进行企业级数据模型评价” 2.企业级架构建模系列之三“业务架构设计的案例研究” 3.企业级架构建模系列之二“深入研究业务架构设计过程” 4.企业级架构建模系列之一“如何进行企业级数据建模” 5、.企业级架构建模系列之五“商业银行经营管理中相关‘模型’概念的辨析”

  • 2022-05-04
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神经网络与深度学习书428页

绪论[ppt] 机器学习概述 [ppt] 线性模型 [ppt] 前馈神经网络 [ppt] 卷积神经网络 [ppt] 循环神经网络 [ppt] 网络优化与正则化 [ppt] 注意力机制与外部记忆 [ppt] 无监督学习 [ppt] 模型独立的学习方式 [ppt] 概率图模型 [ppt] 深度信念网络 [ppt] 深度生成模型[ppt] 深度强化学习 [ppt] 序列生成模型 [ppt] 一个过时版本:词嵌入与语言模型 数学基础 课后习题分享讨论:https://github.com/nndl/solutions 编程练习:https://github.com/nndl/exercise

  • 2022-05-02
  • 阅读2348
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神经网络与深度学习210页ppt-3小时

绪论[ppt] 机器学习概述 [ppt] 线性模型 [ppt] 前馈神经网络 [ppt] 卷积神经网络 [ppt] 循环神经网络 [ppt] 网络优化与正则化 [ppt] 注意力机制与外部记忆 [ppt] 无监督学习 [ppt] 模型独立的学习方式 [ppt] 概率图模型 [ppt] 深度信念网络 [ppt] 深度生成模型[ppt] 深度强化学习 [ppt] 序列生成模型 [ppt] 一个过时版本:词嵌入与语言模型 数学基础 课后习题分享讨论:https://github.com/nndl/solutions 编程练习:https://github.com/nndl/exercise

  • 2022-05-02
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元宇宙的技术构成与未来展望-王喜文

以数字化、智能化技术为关键生产要素,以现代信息网络作为重要载体,实现虚拟世界和现实世界的融合和交互。

  • 2022-04-22
  • 阅读2247
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APS高级计划与排程

aps模式、算法、用途、价值

  • 2021-04-10
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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中国信息通信研究院在《新一代智能终端蓝皮书(2024年)》中提出,“新一代智能终端”是基于信息通信技术,以强感知、强计算、强交互、强体验为特征,能够执行多元化复杂任务,为用户提供强智能服务的新型智能终端。一年来,以大模型为核心的人工智能技术正引发终端智能化的二次革命。新一代智能终端已实现从“人工智能+终端”到“人工智能终端”的历史性跨越。

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2026人工智能示范法4.0

第一条(立法依据)为了促进人工智能发展,规范人工智能的研发、提供和使用活动,维护国家主权、安全与发展利益,保护个人、组织的合法权益,根据宪法,制定本法。 第二条(适用范围)在中华人民共和国境内从事人工智能的研发、提供和使用 活动及其监管,适用本法。

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2026基于国产GPU算力平台的低时延通信技术研究

本报告聚焦国产GPU算力平台的低时延通信技术,系统阐述了其技术架构、关键挑战与解决方案。在硬件层面,报告深入分析了以华为昇腾、沐曦、昆仑芯为代表的国产GPU计算架构及其高速互联技术,通过软硬件协同设计实现数据路径优化,显著降低传输延迟。核心技术研究覆盖低时延通信协议的优化策略,包括拥塞控制、多路径转发和故障自愈机制,以构建高可靠、无损的网络环境。报告提出了涵盖硬件平台、系统软件和应用生态的三层系统架构,并设计了基于国产AI服务器、GPU加速卡和智能网卡的完整解决方案。性能评估表明,该方案在测试中实现了整机柜超过400GB/s的聚合带宽和微秒级延迟,验证了其在大规模分布式训练等场景下的可行性。最后,报告总结了当前国产生态面临的挑战,提出未来优化方向,为国产GPU低时延通信技术落地及算力生态完善提供技术支撑。

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