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启动Tomcat服务器

开发、运行JSP应用程序的相关软件对系统硬件的最低要求是:处理器IntelPentium ,500 MHz;512M内存;1G磁盘空间。软件需求包括操作系统和开发Java Web软件两方面。

  • 2021-06-30
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互联网+智慧健康养老云平台

公司创始团队囊括了医疗健康领域专家、养老领域实践者、技术研发大牛、战略运作精英等多领域专业人才,具有丰厚的创业经验,已向国家申请多项发明专利,多次获得政府及行业协会的认可,拥有核心技术优势和人才资源储备。

  • 2021-04-25
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鸡精的生产技术和应用配方

目前我国生产鸡精的企业有 1000 多家,鸡精产品的年产量已达 15 万吨。鸡精(粉)生产厂家相对集中于华南、华东地区:象太太乐、家乐、豪吉、美极、永益、金宫等大型生产企业。近几年发展很快,年增长量为 20%。

  • 2024-03-22
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植德_区块链合规白皮书1.0

区块链技术还存在诸如安全稳定性风险、交易风险、数据信息安全风险、信用的技 术背书风险、扩展应用的安全漏洞风险等等,其在金融领域的进一步推广取决 于网络安全、业务处理性能、交易一致性等方面的改善。

  • 2022-01-11
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NOSA管理系统(元素)

NOSA是南非国家职业安全协会(National Occupational Safety Association)的简称,成立于1951年4月11日,是劳工赔偿委员会同意的准政府部门。与其他民间组织一样,成立之初NOSA是非盈利的组织。现在NOSA成为安健环风险管理体系的代称。

  • 2021-07-01
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大数据与安全生产综述(PPT111页)

要大力提升安全生产“大数据”利用能力,加强安全生产周期性、关联性等特征分析,做到检索查询即时便捷、归纳分析系统科学,实现来源可查、去向可追、责任可究、规律可循。

  • 2021-06-24
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基于改进鸟群算法和极限学习机模型的光伏发电系统输出功率预测研究_饶宇飞

准确预测光伏发电系统的输出功率,可以帮助电网调度部门合理安排调度计划,并能够提高光伏发电场的发电效率。为此,文章首先提出了一种改进鸟群(IBSA)算法,并采用IBSA对极限学习机(ELM)进行优化,构建了性能良好的IBSA-ELM预测模型;然后,利用IBSA-ELM模型、BSA-ELM模型和SVM模型对光伏发电系统输出功率进行预测,并采用均方根误差(RMSE)和决定系数(R2)对该模型的预测效果进行评估。分析结果表明:IBSA算法的收敛精度优于BSA算法;IBSA-ELM模型的预测精度优于BSA-ELM模型和SVM模型。

  • 2021-04-21
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化工静设备知识

化工静设备是指化工生产中静止的或配有少量传动机构组成的装置主要用于完成传热、传质和化学反应等过程,或用于储存物料。

  • 2024-02-06
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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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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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报告系统性梳理了中小企业人工智能规模化应用的演进态势,分析了模型创新、算力普惠、产品成熟及开源生态蓬勃发展对降低技术壁垒、提升场景适配度的关键驱动作用。

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AI4SE行业现状调查报告(2026年)

报告以《智能化软件工程技术和应用要求》《面向软件工程的智能体技术和应用要求》等系列标准为参考,聚焦AI4SE发展现状及落地成效。内容以行业调查结果为基础,对软件工程各阶段的智能化转型现状、落地效能提升情况、未来发展趋势、挑战与机遇等维度进行了深入分析。

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