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最新精品云计算和大数据现状及趋势分析

改革开放三十多年来,中国走过了美国等资本主义国家上百年才走完的发展道路,信息技术在国我的发展功不可没。云计算、大数据、移动互联、社交网络、电子商务等不断发展与融合,改变着中国人的生活、工作和学习方式。

  • 2021-06-23
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一种新型PD雷达目标跟踪检测模型与算法_王楠

针对脉冲多普勒(PD)雷达在跟踪低信噪比目标时,检测概率的降低会导致数据更新率降低,从而难以保证目标跟踪的稳定性的问题,文中提出了一种新的目标跟踪检测模型与算法来提高跟踪目标的测量更新概率。该方法通过利用目标跟踪过程中滤波预测信息提供的检测先验信息,设置一种最佳门限进行目标信号的检测,其中先验信息主要是目标在各个检测单元的预测存在概率。仿真结果表明,该方法有效提高了跟踪过程中雷达对低信噪比目标的检测概率,并且对跟踪精度有一定的改善。

  • 2021-04-22
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中国联合网络通信股份有限公司2022年半年度报告-2022-08-09

构建了贴近客户、面向细分市场客户场景的专业化 BU 的营销组织模式,强化一线队伍专业化能力不断提升,赋能营服网格“网格化+大数据+铁脚板”有效组织。设计完成数字化转型新蓝图,全面加快推进数字化转型,提升数据治理与流程治理能力,以智慧运营赋能高质量发展。政企创新业务持续锻造“云、大、物、智、链、安”六大核心能力,建立一体化的创新服务体系,深耕 4+3+X 重点行业,夯实一体化解决方案能力体系

  • 2022-09-29
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2016年设备运行状态监测系统投标文件-技术部分(共133页)-明匠智能

智能制造是指将物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节融合,具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称,具备以智能工厂为载体,以关键制造环节智能化为核心,以端到端数据流为基础、以网通互联为支撑的四大特征,可有效缩短产品研制周期、提高生产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗,对推动制造业转型升级具有重要意义。

  • 2022-01-14
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基于最邻近模型的知识库多层次标签分类算法_黄秀彬

传统的知识库多层次标签分类算法分类精度低,为了解决这一问题,基于最临近模型的知识库研究一种新的多层次标签分类算法。该算法对知识库多层次标签进行特征提取,将提取的对象标签特征进行特征降维,以此获得简化知识库多层次的特征空间,通过最临近模型计算简化知识库空间中对象特征之间的距离,通过计算结果完成多层次标签分类,实现基于最临近模型的知识库多层次标签分类算法研究。实验结果表明,基于最邻近模型的知识库多层次标签分类算法能够在短时间内实现精准分类。

  • 2021-04-22
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金蝶云星空+众智云APS产品解决方案及案例介绍V3.3

主要特性: 根据业务规模可以将APS部署在1台或N台服务器上支持Linux、windows 通过Ngnix做负载均衡,可以将接口、算法分解到多台服务器上进行执行 采用分布式异步队列机制解决接口并发反写、运算并发等问题 基于内存的运算,有效解决MRP、APS等大数据量复杂算法的性能问题

  • 2021-04-27
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物联网综合应用层

物联网丰富的内涵催生出更加丰富的外延应用。 本篇将介绍物联网的综合应用层,通过五个典型的应用领域呈现物联网应用多样化、规模化和行业化的特点。

  • 2022-01-07
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基于改进NSGA_算法的多级服务设施备用覆盖选址决策模型_宋艳

为了应对跨区域突发事件过程中受灾点服务差异化需求的问题,建立了应急储备设施点的多级备用覆盖选址决策模型,即一个需求点由多个应急设施提供不同质量水平的服务,并考虑设施繁忙状态下由其他设施点提供服务的状况,使模型更加符合实际应用。首次通过设计分段的染色体编码方式改进NSGA-Ⅱ算法提升运算效率以更好地解决多目标选址决策问题,将改进方法下得到的Pareto解分布与NSGA-Ⅱ算法下的仿真结果进行对比分析,结合设施点的部署策略得到不同的空间布局方案。证明了模型的可行性及改进NSGA-Ⅱ算法在解决设施点多目标选址决策问题时的有效性。

  • 2021-05-07
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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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智能网联汽车(车联网)蓝皮书(2025年)

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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AI4SE行业现状调查报告(2026年)

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