CAN总线在煤矿远程监测系统中的应用CAN总线在煤矿远程监测系统中的应用
以人为本是建设和谐社会的根基所在，也就是说一一建设和谐社会，得先建设和谐社区。社区跟人的生活息息相关，从出生到去世都离不开生活的社区。业主对缴纳物业费存在误区；物业服务与业主需求不相符；物业服务信息不公开等等；做为物业，物业成本不断上涨，提价难,收费难等.
本文主要面向的读者是使用过评分卡模型建模，希望学习或者已经在使用更先进算法如GBDT类和神经网络类模型的风控建模人员。也欢迎所有对机器学习有兴趣的读者一起研讨。本文会详细分析各个算法之间的异同，帮助大家打通这些模型算法之间的联系，并在工作中逐步转移到更先进的算法当中去。
大数据实时推荐-不只是统计 随着大数据时代的来临，如何帮助用户从大量信息中迅速获得对自己有用的信息成为众多商家的重要任务，个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统以海量数据挖掘为基础，引导用户发现自己的信息需求，现已广泛应用于很多领域。传统的个性化推荐系统，采用定期对数据进行分析的做法来更新模型。由于是定期更新，推荐模型无法保持实时性，对用户当前的行为推荐结果可能不会非常精准。实时个性化推荐实时分析用户产生的数据，可以更准确地为用户进行推荐，同时根据实时的推荐结果进行反馈，更好地改进推荐模型。
2020年5月12日，IMT-2020（5G）推进组安全工作组发布了《5G智慧城市安全需求与架构白皮书》，白皮书聚焦5G智慧城市的安全需求、安全参考架构及安全解决方案建议，旨在为垂直行业开展5G应用提供安全指引和最佳实践参考。该白皮书由中国移动通信集团有限公司、中国信息通信研究院安全研究所、国家信息中心、华为技术有限公司、中国信息通信科技集团有限公司、中兴通讯股份有限公司、兴唐通信科技有限公司、中国商飞上海飞机制造有限公司等单位共同编制。
移动网络是信息社会的基础设施，需要确保其网络质量稳定高效。2019年，全国4G用户数已达12.8亿户，移动用户手机上网比例高达99.1%， 移动网络已渗透到日常生活的方方面面，人们对网络质量及用户体验的要求越来越高。在国内“提速降费”政策指引下，运营商也普遍重视提升网络质量以吸引用户。然而，运营商传.统的网优测试普遍关注于网络覆盖率、吞吐量等宏观性能指标，在众多实际场景下，这些优越的传统指标并不能代表良好的用户体验。需要从用户日常业务体验出发，开展基于用户体验的移动网络质量评测研究。
2020 年 3 月 4 日，中央政治局常委会指出，“加快 5G 网络、数据中心等新型基础设施建设进度”。以 5G 基建、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网为代表的“新基建”项目成为各地投资的重点。
随着两化深度融合，航油工业控制系统的自动化运行和集成程度不断提高。航油工业控制系统的安全以及稳定运行直接关系到人们的生命财产安全和强国建设，一旦出现安全问题将影响航油供应的稳定性，甚至会给重大经济、人员、环境等涉及国计民生方面造成严重后果。为了提升航油工业控制系统安全，通过整理航油供应业务流程，分析航油工业控制系统的功能与部署，针对梳理的航油工业控制系统在安全方面存在的风险隐患，基于国产密码算法提供的安全防护功能，提出航油工业控制系统安全解决方案，以增强系统的安全综合保障能力。
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集团版专为集团型企业打造，包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。它通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应。
本文深入探讨工业物联网平台，阐述其架构、核心功能以及在各工业领域的应用实例，以及该领域的主要参与者及其主要产品，这些工业物联网公司及其工业物联网技术产品的优劣对比。分析面临的挑战并展望未来发展趋势，揭示工业物联网平台如何重塑工业生态，推动产业数字化转型迈向智能化。
163页化工动设备讲义（PPT）,163页化工动设备讲义（PPT）,163页化工动设备讲义（PPT）
本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
DeepSeek是一种基于深度学习和人工智能的先进技术平台，专门设计用于金融领域的风险评估和决策优化。其核心技术架构结合了大规模数据处理、机器学习算法和高性能计算能力，能够快速处理和分析海量的结构化和非结构化数据。DeepSeek平台通过多层神经网络模型，能够自动提取数据中的复杂特征，并结合金融领域的专业知识，构建高精度的风险评估模型。其独特之处在于能够动态适应金融市场的变化，通过学习历史数据和实时数据，不断优化模型的预测能力
有的用户觉得DeepSeek不好用，其实可能恰恰是因为给DeepSeek喂了太多的提示词，限制了它的深度思考(如右图，按照四维度分析框架，只得出干巴巴的报告)，它与指令性大模型不同，其实是不需要太长的提示词的
推理模型是在基座模型基础上再经过推理数据训练得到的模型，回答问题时会先通过思维链(CoT)逐步思考，再输出结果。 Deepseek R1模型属于一种推理模型。
这是用户和助手之间的对话。 用户提出一个问题，助手解决它，助手首先在脑海中思考推理过程，然后为用户提供答案。推理过程和答案分别包含在<思考></ 思考 >和<回答 ></ 回答 >标签中。即: <思考>推理过程在这里</ 思考> <回答>在这里回答</ 回答>
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