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数字化技术在试验调度工作中的应用

随着计算机技术的不断发展,数字化技术在生产型企业中的应用越来越广,包括生产智能排产系统、自动化测试技术等。对交付产品开展相应试验在航天军工单位是一项必要工作,随着我单位承担宇航、武器任务的不断增加,试验任务的数量及种类越来越多,对试验调度工作带来了极大压力。文章将在生产制造型研企业中使用的不同调度算法开展究,并结合笔者所在单位实际情况进行应用的可行性分析。结果表明,通过明确试验约束及目标,结合单位任务试验特点,具有实施部署试验调度系统的可行性。

  • 2021-05-06
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面向工业大数据的对象存储技术实践

对象存储一般是指以“对象”(object)为数据组织形式的存储服务。 从这段描述中其实可以看出,对象存储其实并不适合主动的定义方式,而是通过与其它典型存储类型作比较,突出其自身特点。对象存储的单位称为对象,与文件系统里的文件接近,但对象存储不一定要支持文件系统里树状的目录结构。真实的对象存储服务包括Facebook存储的图片存储和Spotify歌曲库等。

  • 2021-05-06
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(胡宗棠)云原生微服务大会(下一代高性能云原生消息队列-ApacheRocketMQ)_初稿

消息服务作为应用的通信基础设施,是微服务架构应用的核心依赖,也是实践云原生的核心设计理念的关键技术,通过消息服务能够让用户很容易架构出分布式的、高性能的、弹性的和鲁棒的应用程序。消息服务在云原生的重要性也导致其极可能成为应用实践云原生的阻塞点,所以消息服务的云原生化是至关重要的。 Apache RocketMQ 是一款开源的高性能云原生消息队列,其基于高可用分布式集群技术,提供低延时和高可靠的消息发布与订阅服务; 目前开源版本, 已经

  • 2021-05-06
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冰蝎、蚁剑过流量监控改造及红队经典案例分享

ABC_123:前中国*客同盟核心成员,17年公安部十九大安保优秀个人,19年青岛市公安 局安保组网络安全专家,曾连续3年参加公安部**比赛。有10余年安全经验,专 注于红队攻防与Java代码审计。

  • 2021-05-07
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DDD分层架构的三种模式

DDD(Domain Driven Design,领域驱动设计)作为一种软件开发方法,它可以帮助我们设计高质量的软件模型。在正确实现的情况下,我们通过DDD完成的设计恰恰就是软件的工作方式。UL(Ubiquitous Language,通用语言)是团队共享的语言,是DDD中最具威力的特性之一。不管你在团队中的角色如何,只要你是团队的一员,你都将使用UL。由于UL的重要性,所以需要让每个概念在各自的上下文中是清晰无歧义的,于是DDD在战略设计上提出了模式BC

  • 2021-04-29
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农业物联网技术在水稻育种中的应用

相对于育种技术,农业物联网技术的发展和应用相对较晚。它作为一个崭新的概念,它主要包括物联网架构技术、无线传感器网络、传感器技术、统一标识技术、定位技术和自动识别技术等。虽然发展时间较短,但是其发展非常迅速。其应用范围也十分广泛,遍及数字农业、环境保护、环境监测、花卉栽培、食品溯源和情报搜集等多个领域。

  • 2021-05-12
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风电场工程建设安全文明施工管理方案与细则

多年来,在对电力工程中对风电场的施工越来越重视的背景下,风电场施工建设也进入了快速发展的期间,尽管我国风电场施工建设管理正在不断的完善,但也应看到,风电场施工建设安全管理中存在的风险,我们应对风电场施工建设安全管理做深入的剖析,并提出可行性的解决方案。

  • 2021-04-25
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药物制剂元素杂质控制该如何做

药物制剂组成复杂,在各种生产过程均可能引入元素杂质,这些元素杂质不仅可能影响药效,还是影响药品质量安全的重要因素。根据国际人用药物注册技术协调会议( International Conference of Harmonization,ICH)发布的 Q3D 元素杂质指南,分析元素杂质在药物制剂中的引入途径及限度要求,发现元素杂质在元素周期表中呈较规律分布,而元素杂质存在的形态与其毒性有较大关系,旨在为药品质量监控提供参考。

  • 2021-04-26
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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报告围绕智能网联汽车产业高质量发展主题,从全球态势、场景应用、技术趋势三大维度系统梳理了产业发展现状,深入剖析了智能网联汽车在汽车、交通、城市治理等领域的价值释放路径,提出了推动产业高质量发展的举措建议与发展展望。

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人工智能赋能中小企业高质量发展研究报告(2025年)

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AI4SE行业现状调查报告(2026年)

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