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电容式导电液体液位传感器

在工业自动化生产过程中,为了实现安全快速有效优质的生产,经常需要对液位进行测量,继而进行自动调节、智能控制使生产结果更趋完善。 通常进行液位测量的方法有二十多种,分为直接法和间接法。直接液位测量法是以直观的方法检测液位的变化情况,如玻璃管或玻璃板法。然而随着工业自动化规模的不断扩大,因其方法原始、就地指示、精度低等逐渐被间接测量方法取代。目前国外工业生产中普遍采用间接的液位测量方法,如浮子式、液压式.电容法、超声波法、磁致伸缩式、光纤等。其中电容式液位测量价格低廉、结构简单,是间接测量方法中最常用的方法之一。

  • 2023-09-28
  • 阅读782

基于大数据的软件项目知识图谱构造及问答方法

随着软件规模的不断扩大、软件演化周期的不断延长,构建软件项目知识图谱对软件维护、软件开发的意义越来越重大。如何基于软件项目开发过程中产生的源代码、邮件列表、缺陷报告等多源异构大数据,快速构建语义关联丰富的软件知识图谱,是软件工程领域亟待解决的关键问题。提出了以代码结构为核心的软件知识图谱模型,建立了“知识抽取-知识融合”两层软件知识图谱构造框架,该框架支持软件项目知识图谱的自动构造以及基于知识图谱的软件项目智能问答,有效提高了软件项目理解和软件复用的效率。目前,软件项目知识图谱已经在Apache开源社区以及国内著名软件企业成功展开应用实践。

  • 2021-02-24
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神经网络反向传播算法的核心公式推导

这个公式是反向传播算法的核心公式。 它描述了如何将第 l+1 层的误差逐层传递回第 l 层,是神经网络反向传播算法的核心之一。 如果不会推导这个公式,也不影响神经网络的学习,直接记住它就行。但如果想更深入地进行理解,那就请继续往下看,我们一起来推导这个公式。 要推导这个,我们需要从神经网络的前向传播和反向传播的基本公式开始。(这里只推导这个数学公式,不对神经网络反向传播算法作介绍。)

  • 2025-02-05
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DeepSeek-V3技术报告解读53页

DeepSeek-V3技术报告详细解读

  • 2025-02-08
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华为的5G技术,源于这种数学方法

移动通信系统十年一代,从1G到4G,历经了模拟、数字、数据、宽带四次技术变革,为全世界的亿万用户带来了“前所未有”的感受。尤其是4G技术,开启了移动互联网时代,深刻改变了人们的生活方式。 正当大家满足于丰富的移动互联网生活时,移动通信产业已经将目标从“2C”(面向用户)转向“2B”(面向企业),试图用5G NR(新空中接口)技术推动千行百业向数字化、移动化、自动化发展。

  • 2021-04-21
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新能源电站集中运营分析平台技术方案

实现远程监测,全面、直观地展示电站关键设备的运行情况,辅助生产管理工作;实现各电站运行管理、设备资产管理以及生产运营分析,远程实时把握电站的生产运营情况,为电站的建设、运维等经营、生产活动提供决策依据,全面提升电站运营水平;实现以电站生产运行指标体系为标准,对电站运行数据进行多层次、多维度综合对比分析,评估电站生产运行情况,提供全面的生产运行报表,为电站管理决策提供有力的数据支持。

  • 2021-03-12
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帆软行业场景建设白皮书2023(PDF)

政策价值双向联动,数字化转型成为组织“必修课”,《第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要》全文强调数字 80 处,数字化 25 处、大数据 10 处、数字化转型 5 处,其中第五章进行专章讲解加快数字化发展,建设数字中国。数字中国建设的整体布局规划:到 2025 年,基本形成横向打通、纵向贯通、协调有力的一体化推进格局,数字中国建设取得重要进展;到 2035 年,数字化发展水平进入世界前列,数字中国建设取得重大成就。

  • 2023-11-21
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68个Redis的有关问题,20000 字干货

Redis(Remote Dictionary Server) 是一个使用 C 语言编写的,开源的(BSD许可)高性能非关系型(NoSQL)的键值对数据库。 Redis 可以存储键和五种不同类型的值之间的映射。键的类型只能为字符串,值支持五种数据类型:字符串、列表、集合、散列表、有序集合。 与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的,所以读写速度非常快,因此 redis 被广泛应用于缓存方向,每秒可以处理超过 10万次读写操作,是已知性能最快的Key-Value DB。另外,Redis 也经常用来做分布式锁。除此之外,Redis 支持事务 、持久化、LUA脚本、LRU驱动事件、多种集群方案。

  • 2021-06-30
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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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