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中信证券:2020全球5G和新基建产业展望

复盘4G,展望5G:成本端下降驱动爆款应用爆发是投资的核心逻辑。4G时代,移动互联网蓬勃发展。5G应用端:R16标准冻结拉开2B端应用帷幕。5

  • 2022-08-01
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创业公司的大数据平台选型和进化-张申竣

在科技创新及技术应用方面获得多项核心专利,从而奠定了其“AI+决策”的核心优势。《互联网造数方法及系统》率先通过算法和模型实现互联网自动造数功能,

  • 2022-02-11
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热处理手册-工艺基础

随着社会经济和科技的不断发展,我国的机械制造业得到了极大的提升,在机械制造行业的发展中工作的安全和环保性为重要的因素

  • 2022-02-04
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信息时代的管理系统.ppt

组成MIS的三中主要资源:信息、信息技术和人。MIS的核心并不是技术,技术只是人们处理信息的一种工具,人和信息才是MIS中最重要的资源。

  • 2021-07-01
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服务器和存储基础教程_计算机软件及应用_it计算机_专业资料

服务器内存插槽要远多于PC机,一般在8根以上,PC机往往不到4根,服务器采用ECC、Registered、Chipkill、热备、镜像等技术来保证数据的可靠性,PC机基本没有.

  • 2021-06-30
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网络服务器的配置

为使局域网内用户方便访问单位内部的服务器和互联网,可架设DNS服务器,提供域名解析服务。通过Web服务器架设公司网站,可方便单位内部用户或互联网用户访问公司主页。通过FTP服务器可实现文件的上传和下载,方便用户文件共享。

  • 2021-06-30
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基于混合高斯模型的用电量计量数据聚类算法研究_费丹雄

对传统用电量计量数据聚类算法中存在聚类性能较差的问题,提出一种基于混合高斯模型的用电量计量数据聚类算法。通过主成分分析方法对用电量计量数据进行线性降维处理,利用线性降维后的用电量计量数据实施数据预处理,具体步骤包括用电量负荷数据矩阵表示、异常用电量数据修正及辨识以及用电量数据归一化处理,根据预处理后的用电量计量数据,采用混合高斯模型实现用电量计量数据聚类。为了证明基于混合高斯模型的用电量计量数据聚类算法的集中聚类性能较强,将传统用电量计量数据聚类算法与该算法进行对比实验,实验结果证明该算法的集中聚类性能优于传统用电量计量数据聚类算法,更适用于用电量计量数据的聚类。

  • 2021-04-21
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湖南省区块链白皮书(2021年)

《湖南省区块链白皮书(2021)》在调研整理国内外区块链最新发展动态的基础上,梳理了湖南省区块链技术与产业发展现状,总结了可借鉴参考的典型应用案例,提出了湖南省区块链发展的问题与建议,为推动湖南省区块链技术与产业的发展提供参考,为“三高四新”战略实施贡献一份力量。本白皮书在编写过程中得到了湖南省各高校、行业机构、领军企业以及行业主管部门的指导与帮助,感谢社会各界对编写和调研工作的参与和支持。

  • 2021-06-07
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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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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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