面板行业专题报告之一：OLED的美好时代

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2022-11-16
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吴晓波激荡书院-走进标杆工厂内容白皮书-2023-222页

“灯塔工厂”被誉为“世界上最先进的工厂”，是由达沃斯世界经济论坛和麦肯锡咨询公司共同遴选，代表当今全球制造业领域智能制造和数字化最高水平。而仅仅是入选灯塔工厂，就需要集成至少 5 个世界级领先水平的？术应用，包括自动化、工业互联网、数字化、大数据分析、5G 等，并在生产效率、运营敏捷度、生态可持续等指标上实现重大提升。

2024-01-26
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数字技术赋能智慧医院建设白皮书

科学进步和技术创新是推动行业发展的核心驱动力。自近代以来，人类经历了四次由科学技术创新引领的工业革命。第一次工业革命开始于 18 世纪中叶，以蒸汽机为动力的机械设备被广泛推广和应用，人类社会从手工艺时代进入到机械生产时代;第二次工业革命发生在 19 世纪，以电的发明和在生产生活中的广泛应用为标志，人类进入规模化工业生产时代;第三次工业革命发生在 20世纪中期，随着电子计算机、通信工程和互联网技术的诞生,人类进入了信息化时代;第四次工业革命从 21 世纪开始至今，随着云计算、大数据、物联网、人工智能等技术的出现，人类社会正逐步迈入智能化时代。

2024-05-11
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图计算与图深度学习在风控交易场景中的应用

像素深度和图像深度是两个相互关联但又有所不同的两个概念。像素深度是指存储每个像素所需要的比特数。假定存储每个像素需要8bit，则图像的像素深度为8。图像深度是指像素深度中实际用于存储图像的灰度或色彩所需要的比特位数。假定图像的像素深度为16bit，但用于表示图像的灰度或色彩的位数只有15位，则图像的图像深度为15。图像深度决定了图像的每个像素可能的颜色数，或可能的灰度级数。例如，彩色图像每个像素用R,G,B三个分量表示,每个分量用8位，像素深度为24位

2022-01-11
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JCP||基于有限元启发的超图神经网络：在流体动力学模拟中的应用

深度学习研究中的一个新兴趋势是图神经网络（GNNs）在基于网格的连续介质力学模拟中的应用。这些学习框架大多作用于图上，其中每条边连接两个节点。受有限元方法中数据连接性的启发，我们提出了一种通过元素而非边连接节点来构建超图的方法。在这种超图上定义了一种超图消息传递网络，该网络模拟了局部刚度矩阵的计算过程。我们将这种方法称为基于有限元启发的超图神经网络，简称为FEIH()-GNN。我们进一步为所提出的网络配备了旋转等变性能力，并探索其在非稳态流体流动系统建模中的潜力。网络的有效性在两个常见的基准问题上得到了验证，即圆柱和翼型的流体流动配置。在插值雷诺数范围内，使用-GNN框架可以获得稳定且准确的时间滚动预测。该网络还能够向更高雷诺数域外进行外推，这超出了训练范围。

2024-12-15
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手机摄像头的分类,技术指标及工作原理

手机的数码相机功能指的是手机是否可以通过内置或是外接的数码相机进行拍摄静态图片或短片拍摄,作为手机的一项新的附加功能,手机的数码相机功能得到了迅速的发展, 手机摄像头分为内置与外置，内置摄像头是指摄像头在手机内部，更方便。外置手机通过数据线或者手机下部接口与数码相机相连，来完成数码相机的一切拍摄功能。

2024-03-11
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车企上云之路白皮书2021

随着汽车产品和产业链的智能化升级，行业价值链结构从传统利润池向出行服务新兴领域迁移，自动驾驶、智能网联等浪潮正在不断推动着汽车行业向电动化、网联化、智能化、共享化迈进。而云计算、5G、人工智能、大数据、物联网等数字化技术的发展与应用，正在从研发、产品、商业模式、营销服务各环节深刻影响着汽车产业链变革创新。

2022-01-14
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肖长军（穹谷）详解混沌工程开源控制台chaosblade-box-穹谷

？投随着敏捷开发、DevOps实践、微服务/云原生架构和治理的出现，极大提升了应用交付的能力，缩短了业务上市周期。？业务敏捷化、技术迭代化的同时，还必须保证业务持续的高可用性和稳定性，过去传统的灾备方式已无法跟上这个节奏。？混沌工程正是因这个挑战，通过主动注入故障，以期提前发现潜在问题，迭代改进架构和运维方式，最终实现业务韧性

2021-05-06
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时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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