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中国新型基础设施产业园区发展模式及趋势

阿里云计算有限公司联合中国信息通信研究院云计算与大数据研究所,以国家政策为指引,以地方实践为依据,以前瞻研判为导向,重点关注新型基础设施依托公有云进行部署运营的核心逻辑和主要价值,重点聚焦新型基础设施面向各区域的产业集聚和效益贡献,深入研究分析新型基础设施产业园区的发展模式及趋势,为新型基础设施面向中长期的稳定可持续高质量发展提供智力支持和决策依据,积极支撑以国内大循环为主体的双循环新发展格局与国家区域协调发展战略、建设自由贸易试验区的有机衔接,助力打造区域新兴增长极、改革开放新高地。

  • 2021-03-17
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互联网 -PK-工业4.0

互联网是网络与网络之间所串连成的庞大网络,这些网络以一组通用的协议相连,形成逻辑上的单一巨大国际网络。这种将计算机网络互相联接在一起的方法可称作“网络互联”,在这基础上发展出覆盖全世界的全球性互联网络称互联网。互联网并不等同WWW,万维网只是一建基于超文本相互链接而成的全球性系统,是互联网上资源共享的一种服务。人、机、物通过某种方式在互联网上链接。

  • 2023-09-19
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西门子MES实践案例

MES系统是一套面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统。MES可以为企业提供包括制造数据管理、计划排程管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、人力资源管理、工作中心/设备管理、工具工装管理、采购管理、成本管理、项目看板管理、生产过程控制、底层数据集成分析、上层数据集成分解等管理模块,为企业打造一个扎实、可靠、全面、可行的制造协同管理平台。

  • 2021-03-15
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软件可靠性模型算法分析与评价

关于软件可靠性的确切含义,学术界有过长期的争论,经过长期的争论和研究,1983 年美国IEEE计算机学会对。“软件可靠性”一次正式做出如下定义:(1)在规定条件下,在规定的时间内,软件不引起系统失效的概率,该概率是系统输入和系统使用的函数,也是软件中存在的错误的函数:系统输入将确定是否会遇到已存在的错误(如果错误存在的话):(2)在规定的时间周期内,在所述条件下程序执行所要求的功能的能力。

  • 2021-04-17
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企业数字化能力和运营效果成熟度模型

在“2021数字化转型发展高峰论坛”上,中国信通院创新性的提出了“企业数字化转型发展双曲线”,即转型者曲线和赋能者曲线。具体来说:对于数字原生程度较低的企业,往往遵循转型者曲线路径,现阶段数字应用水平相对较低,有一个长期的转型过程,但其中有些转型比较快的企业,达到一定水平后将转变为赋能者;对于数字原生程度较高的企业,更多的是赋能者的角色,目前数字应用水平相对较高,但自身的数字化发展没有停止,将持续关注自身的转型,同时兼具转型者和赋能者双重身份,转型和赋能将交替发展。

  • 2021-04-11
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区块链白皮书(2023年)

本白皮书是中国信息通信研究院(以下简称“中国信通院”)自2018 年以来的第六本《区块链白皮书》。今年的版本在之前基础上,重点融入了“2023 年区块链生态及产业发展情况调研”(以下简称“2023 年区块链产业调研”)相关结果分析,并系统梳理了 2023 年国内外区块链技术、应用创新热点,以及产业生态发展新动态,特别是在全球 Web3.0 快速推进、数据要素价值加快释放的背景下,展望我国区块链技术应用和产业发展新趋势。

  • 2023-12-12
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Reinhard算法模型的色调映射算法的研究

长期以来,图像传感器的动态范围都很小,但是真实场景中亮度的动态变化范围却非常广,平常大部分场最的亮度范围都远远超过了图像传感器所能感受的动态范围,因此,需要-种特殊的图像,即高动态范围图像High Dynamic Range Image . HDRI)来满足要求。动态范围图像是用来实现比普通数字图像技术更大曝光动态范围钾更大的明暗差别)的一组技术, 图像所表现的层次更加丰富图像中高亮度区和低亮度区的细节信息都能很好地保留下来,更接近于人眼观测到的真实场景”。为了解决真实场量与传统显示设备动态范围不匹配的矛盾,国内外学者提出了很多色调映射Gone Mayong)算法来实现在传统显示器上显示高动态范围图像。本文主要研究Reinhanl基于摄影校型的色调映则算法

  • 2021-04-17
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机器学习中的模型评价、模型选择及算法选择

正确使用模型评估、模型选择和算法选择技术无论是对机器学习学术研究还是工业场景应用都至关重要。本文将对这三个任务的相关技术进行回顾,并就每种技术的理论和实证研究的主要优缺点进行讨论。文章还将就机器学习算法中的超参数调优给出尽可能的建议,用以实现最佳的算法效果。文中内容涉及很多常用方法,比如模型评估和选择中的Holdout方法等;介绍了bootstrap技术的不同变体,通过正态逼近得到置信区间来衡量性能估计(performance estimates)的不确定性;在讨论偏差-方差(bias-variance)折中方案时,对比了留一交叉验证法(leave-one-out cross validation)和k-fold交叉验证法,并提供了在k-fold交叉验证中最优k值的选择技巧。

  • 2021-04-18
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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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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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