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物联网区块链应用白皮书

区块链作为分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法 和智能合约等技术的集合体，近年来已成为众多国家政府的重要关注 热点，相关研究技术及标准组织层出不穷，产业界亦加大投入力度， 寻求相关技术方法应用落地。

  • 2022-01-13
  • 阅读5334
  • 下载5
  • 43页
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MCC5-THU齿轮箱多模式故障数据集(含变转速、变负载、轴承齿轮复合故障)

齿轮箱是使用范围很广的部件，而且工况复杂多变，目前大部分公开数据集是在恒定工况、单一故障下测试得到的。本期给大家推荐一个包含时变转速、时变负载、轴承齿轮复合故障的多模式齿轮箱数据集，大大提高了诊断难度。该数据集由五冶集团和清华大学合作采集并在2024年公开的，写论文的同学们赶紧用起来吧！

  • 2024-05-15
  • 阅读5323

光伏发电系统直流拉弧智能检测（AFCI）技术白皮书

为全面证实AFCI 性能及可用性水平，受华为技术有限公司（以下称“华为”）委托，北京鉴衡认证中心（以下称“鉴衡”）对该技术进行了全面的技术评估和性能验证。结果表明：华为带AFCI 功能的逆变器满足UL 1699B-2018《光伏直流电弧故障电路保护安全标准》标准要求，在检测范围、检测精度和关断响应时间等方面均达到CGC/GF 175：2020《电弧检测及快速关断性能等级评价技术规范》“L4”等级水平。

  • 2021-06-15
  • 阅读5307
  • 下载44
  • 14页
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FLUX富勒-WMS系统用户手册-V4.30

基础设置是整个 FLUX WMS 的运作基础。基础设置包括了众多客户、产品设置等操作管理相关内容，以及系统控制的信息和代码的管理。这些内容是在 FLUX WMS 的模块中用来建立客户仓库的管理需求和轮廓的。基础设置的部分并不包括对业务规则的定义（请参考相应的章节）。

  • 2023-04-05
  • 阅读5110
  • 下载72
  • 379页
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2024低空智联网技术体系白皮书-中国移动

低空经济作为战略新兴产业，将成为新的经济增长引擎，信息服务是推动 低空经济快速规模化发展的关键，低空智联网是推动低空信息服务高质量发展的基石。 中国移动全力打造低空经济信息基础设施，已建成全球规模最大的4G/5G 网络和星地一体高精度定位网，打造业界领先的实验室测试平台和最大规模的 4.9GHz+ 毫米波通感一体试验网，研发业界领先的无人机智能管控平台“中移凌 云”,创新构建“通感一体，智能管导”的低空智联网技术体系，为构筑全域可 靠的通信、多维立体的感知、高效可控的管控、智能精准的导航奠定了重要的技术基础。 本白皮书勾画了中国移动低空智联网的发展愿景和技术发展规划，为产业 在网络技术发展、技术引入规划和产品解决方案设计等方面提供参考和指引， 同时希望能够与合作伙伴们共同探索、集思广益，以低空经济信息基础设施的全方位突破与革新，助力低空经济腾飞。

  • 2024-07-04
  • 阅读5082
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人工智能5大商业模式概述（PPT43页）

未来所有的政府、公司、军队都是人工智能机构，人工智能将无处不在。美国国防部20年未到访硅谷，而在任国防部长卡特自去年上任以来连续4次密集访问硅谷，对人工智能表示出极大兴趣，直言要将民用AI技术用于改进国防装备体系，帮助美国培育出新型的“钢铁侠”战士，国防部高等研究计划局（DARPA）正在基于人工智能技术研发自动驾驶战车、反潜无人机械船、智能电子战系统、“半人马”人类作战行动辅助系统等。据悉，美国国防部2017财年建议的研发预算为120～150亿美元，而被国防部所看重的硅谷科技公司，如谷歌、微软、苹果、脸书和英特尔等巨头也正在不约而同地投入“人工智能优先”战略。

  • 2021-06-28
  • 阅读5072
  • 下载56
  • 42页
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艾瑞咨询：2023年中国网络招聘行业市场发展研究报告

就业是经济的晴雨表，2022年在国际环境更趋复杂严峻、新冠疫情多点散发、产业结构调整和政策调控 等多重因素的共同作用下，我国经济发展承压，2022年中国GDP实际增速仅有3％，企业的招聘需求受 到冲击，结构性失业矛盾依然突出。招聘平台及相关服务商继续深化AI等前沿技术在精准人岗匹配和自 动化等方面的应用，并推出直播招聘、元宇宙面试间等创新形式以提升招聘效率和改善求职体验。

  • 2023-06-21
  • 阅读5037
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  • 45页
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统计学入门-第四章 决策树

前面我们介绍了一种重要的适用于0-1型因变量的回归分析模型：逻辑回归。从理论上讲，逻辑回归是广义线性回归模型的一个特例。从名字上就可以感受到，这个模型的本质就是某种线性模型。线性模型有很多优良的性质。例如：非常简单，而且参数个数少，因此能够支持相对比较小的样本估计。同时，因为模型结构简单，参数估计结果也很好解读。这些都是线性模型的优点。但是，天下没有免费的午餐，在统计模型的构建过程中，凡是优点就一定伴随着缺点。各种线性模型（包括广义线性模型）的主要缺点是什么呢？答：不灵活。因为这是一个线性模型，因此它的函数形式单一，难以描述更加灵活的函数形态（例如：非单调的相关关系）。而现实生活中碰到的问题，可能非常复杂。当面对复杂问题的时候，其实我们仍然会优先考虑相对简单的线性模型，为什么？因为样本量常常不够大。但是，随着计算机技术的进步，人们能够采集到越来越多的样本，这就为建立更加复杂的非线性模型提供了可能，而各种各样的非线性模型，成就了机器学习（或者统计学习）这个特定的领域。

  • 2022-08-03
  • 阅读4914
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