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别墅的装修设计经验

硬件设施是考核设计公司的前提条件,为了完成一套或多套设计,一般的设计公司都至少要完成包括手绘图、三维效果图、施工详图,需要用到绘图板及绘图工具、高性能电脑(配置条件较好)、打印机、绘图仪(可以绘制A3以上的工程图)、扫描仪。此外,如晒图仪等设备,由于企业业务量的限制和购置成本高,一般是委托专业机构完成,一般企业是没有的。 软环境是考核设计公司能否产生优秀作品的必备条件,只有设计环境幽雅、学习条件好、激励条件好、考核公平的企业才能产生更多好的作品。

  • 2023-05-12
  • 阅读881

《智慧交通F5G全光路网技术应用白皮书》上

当前,云计算、大数据、人工智能、IoT 等新兴信息技术加速创新,日益融入经济社会发展各领域全过程,驱动各行各业数字化转型,并在我们身边有了规模应用。城市的持续规模化发展需要城市交通管理能力的不断提升,城市交通的数字化转型有助于创造更加安全、有序、畅通的道路交通环境。网络作为联接城市交通感知末梢与指挥中心的数字桥梁,是支持城市交通数字化转型的核心基础设施,地位举足轻重。过去十多年,我们见证了光通信的迅猛发展,光纤不断延伸至业务端实现光联万物。新一代 F5G(The5thGenerationFixedNetwork,F5G)全光网凭借超宽、长距传输、超高可靠和绿色可持续发展的特性能够成为城市交通数字化转型的坚实底座,助力推进城市道路交通治理体系和治理能力现代化。这次绿色全光网络专业委员会(ONA)联合产业链多家单位,共同编制了《智慧交通F5G全光路网技术应用白皮书》,相信能够帮助加速城市道路交通数字化转型,推动城市道路交通产品的应用和升级,助力提升道路交通管理现代化水平,促进道路交通行业高质量发展,为建设交通强国做出积极贡献。

  • 2023-05-12
  • 阅读600
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电气自动化控制技术及其应用

电气自动化控制技术是与电子和信息技术紧密结合在一起的一门电气工程应用技术学科,随着电子技术、信息网络、智能控制的飞速发展,使得电气自动化经历了从无到有、从发展到成熟的过程。

  • 2023-05-10
  • 阅读229

光纤分类和应用

我们知道单模光纤没有模式色散所以具有很高地带宽,那么如果让单模光纤工作在μ波长区,不就可以实现高带宽、低损耗传输了吗?但是实际上并不是这么简单.常规单模光纤在μ处地色散比在μ处色散小得多.这种光纤如工作在μ波长区

  • 2023-05-08
  • 阅读853

光纤种类和作用

单模光纤:中心玻璃芯较细(芯径一般为9或10μm),只能传一种模式的光。因此,其模间色散很小,适用于远程通讯,但其色度色散起主要作用,这样单模光纤对光源的谱宽和稳定性有较高的要求,即谱宽要窄,稳定性要好。 多模光纤:中心玻璃芯较粗(50或μm),可传多种模式的光。但其模间色散较大,这就限制了传输数字信号的频率,而且随距离的增加会更加严重。传输距离较近,最多几公里。

  • 2023-05-08
  • 阅读888

低成本、轻量化快速部署,助推企业数字化智能化转型方案

植入生产现场并可持续升级的AI大脑,以工厂产能升级的效率、质量和成本等痛点问题为核心,以人工智能、机器视觉、大数据等技术为手段,涵盖硬件接入、云服务、移动端服务等能力,以轻量化、模块化和快速部署的方式,实现工厂对人员效率、设备管理、质量检测、安全合规生产等管控的有效感知和提升。既是现场产线管理人员的实时生产管理工具,也为企业决策者提供有效的决策依据,形成问题识别、归因定位、辅助决策、结果验收的价值闭环。

  • 2023-05-08
  • 阅读898
  • 下载0
  • 22页
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外观质量检测数智化AI质检员,为柔性质检赋能

工小匠 | AI数字质检员通过深度视觉感知及机器人运动控制等关键技术,赋能“相机+机械臂”同步运动,结合工业AI、光学、深度学习及大数据等技术,实现轻量化、柔性化部署,满足小批量、多品种、多需求的外观检测需求,提供了一套检测效率高、自适应能力强的轻量标准质检系统,帮助工厂进一步完成智能化转型。

  • 2023-05-06
  • 阅读882
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LED显示屏的基本概念和几种基本计算方法

从 20 世纪末兴起 LED 显示屏技术到现今,整个 LED 显示屏行业已经趋于技术成熟,需求稳定,就整个 LED 行业而言,LED 显示屏占据了不小的份额,我司本身并不具备生产 LED显示屏的能力,但是我们业务人员偶尔会碰到终端客户对 LED 显示屏有明确需求的情况。故在此介绍 LED 显示屏的基本概念及基本的 LED 显示屏的计算方法,供各位在制作显示屏方案时使用。

  • 2023-05-08
  • 阅读266
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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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