伴随着移动互联网的快速发展,5G通信,人工智能,物联网等新技术的发展也越趋成熟,人们接触信息的效率不断在提高,接受信息的纬度也更广泛,如何消化我们在生活中被大量切割的碎片化时间,如何能让用户更聚焦内容不被打扰,拉长用户的停留时间,我们正身处在一个内容快速消费的时代。%20长短视频,动画电影,互动装置等形式能够更容易吸引用户的注意力,无论是消费者,创作者或是设计的从业者,制作的门槛降低了,以往是一个团队的输出,现在一个人也能够打造高质量的爆款,人人都是内容的生产者成为了这个时代的标签。文章从设计从业者的角度出发,从摄影摄像,视频动画,动态图形,交互装置等四个纬度来阐述内容设计的制作方法与近几年等风格趋势。
越来越多的大型企业也在采取同样的行动,因为它比传统的单体架构有许多好处。例如,由于模块化程度的提高,服务使企业能够更快地开发产品。
图神经网络,科技热词,图神经网络的研究与图嵌入或网络嵌入密切相关。图嵌入旨在通过保留图的网络拓扑结构和节点内容信息,将图中顶点表示为低维向量,以便使用简单的机器学习算法(例如,支持向量机分类)进行处理。图嵌入算法通常是无监督的算法,大致可以分为三个类别,即矩阵分解、随机游走和深度学习方法。同时,图嵌入的深度学习方法也属于图神经网络,包括基于图自动编码器的算法和无监督训练的图卷积神经网络。
智能生产服务器和ERP服务器独立部署。通过ERP服务器获取基础档案数据、业务相关数据。并将生产执行数据回传给ERP服务器。
谱聚类(spectral clustering)是广泛使用的聚类算法,比起传统的K-Means算法,谱聚类对数据分布的适应性更强,聚类效果也很优秀,同时聚类的计算量也小很多,更加难能可贵的是实现起来也不复杂。
白皮书立足产业新发展、新变化、新需求,聚焦新形势下全球云计算发展重点,梳理我国云计算整体发展特点,首次提出中国云计算发展评价体系,并对云计算助力人工智能发展进行了论述,最后给出发展建议和展望。
数据结构(application data structure)是数据结构在很多软件数据库等都是必不可少的一种具有一定逻辑关系,在计算机中应用某种存储结构,并且封装了相应操作的数据元素的集合。它包含三方面的内容,逻辑关系、存储关系以及操作。
位置物联网+工业互联网,赋能智能制造
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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。
当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,
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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
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