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2020-2021 设计趋势ISUX报告 · 多媒体篇

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。

  • 2021-04-15
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全球工业软件深度报告-国内外PLM-ERP-CRM-MES-CAX市场分析

工业软件应用于工业领域,是软件化的工业技术。工业软件指应用于工业领域, 以提高工业企业研发、生产、管理水平和工业装备性能的应用软件,其核心作用在于帮助工业企业提质增效降本,并增强企业在高端制造的竞争力。工业软件应用于计算机硬件、工业设备和基础软件或平台之上,支撑企业业务与应用,其内含工业知识与流程,以软件形式赋能工业企业,本质是软件化的工业技术。我 们总结工业软件功能主要有:1)信息流(数据)的采集与管理;2)工艺模型的构建与优化;3)设备的控制与调度。由于不同的行业生产流程与工艺差异明显,企业核心痛点不同,因此工业软件通用性较低,面向不同行业工业软件通常 存在较大差异,不同行业工业软件之间存在明显壁垒。

  • 2022-04-07
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多介质五方程简化模型及界面捕捉的人工压缩算法研究_薛创

五方程模型是在欧拉框架下模拟多介质流动问题的重要方法之一,不同的五方程模型存在体积分数方程和封闭条件的差别. 根据两介质五方程简化模型的基本假设,发展了适用于任意多种介质的体积分数方程. 为了捕捉多介质界面,将HLLC-HLLCM混合型数值通量的计算格式推广应用于二维平面和柱几何的多介质复杂流动问题,在高阶精度的数据重构过程中采用了斜率修正型人工压缩方法ACM. 通过一维、二维多介质黎曼问题算例测试,结果表明:本文发展的计算格式能够较好分辨接触间断和激波,间断附近物理量无振荡;对于添加了初始扰动的激波问题,能够有效抑制激波数值不稳定性;二维柱球SOD问题和接触间断型黎曼问题检验了计算格式对多介质复杂流动问题的适应性.

  • 2021-04-24
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智能机器人技术产业发展白皮书(2023)

本研究共得到以下核心观点。技术方面,智能机器人存在深度智能驱动、高效以虚驭实、泛在敏捷操作及多元感知交互的技术趋势。产业方面,智能机器人存在操作系统与平台重要性提升,科技企业话语权增强和产业生态开放化的趋势。

  • 2024-02-18
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详解GaussDB数据库解决方案

数据库是IT行业的底层架构,然而GaussDB是华为生态的基础架构。 以下全部来自华为公开资料(GaussDB),只描述客观事实规律,百页PPT原稿联系对口。

  • 2021-03-15
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绿盟日志审计系统产品白皮书

绿盟科技集团股份有限公司 ( 以下简称绿盟科技 ), 成立于 2000 年 4 月 , 总部位于北京。绿盟科技在国内设有 40 多个分支机构 , 为政 府、运营商、金融、能源、互联网以及教育、医疗等行业用户 , 提供全线网 络安全产品、全方位安全解决方案和体系化安全运营服务。公司在美国 硅谷、日本东京、英国伦敦、新加坡设立海外子公司 , 深入开展全球业务 , 打造全球网络安全行业的中国品牌。

  • 2022-01-19
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如何提高"强化学习算法模型"的泛化能力?

在深度学习中,模型很容易过拟合到参与训练的数据集。因此,深度学习训练模型的时候通常会将数据集分成训练集和测试集,保证训练的模型在测试集上仍然有很好的性能,即模型的泛化能力。在深度强化学习的应用中,模型的泛化能力也同样重要。本文将介绍最近深度强化学习领域中提高模型泛化能力的一些方法,如域随机化、正则等。

  • 2021-04-17
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自助BI在银行电信业的应用实践

几乎所有的开发工具中都将存在AI机器人 AI机器人是使用人工智能的聊天机器人,可以帮助你安排会议、订购食物和预订旅行。

  • 2022-02-11
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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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