知识图谱作为一种建模和管理数据的方法，已经在企业数字化过程中发挥了重要作用。然而，随着企业对知识图谱的需求不断增加，传统的知识图谱技术面临着一些挑战。
超大尺寸液晶面板及AMOLED面板供需情况分析,超大尺寸液晶面板及AMOLED面板供需情况分析,超大尺寸液晶面板及AMOLED面板供需情况分析
深天马A：LTPS卡位中高端显示，AMOLED接棒并打开VR应用,深天马A：LTPS卡位中高端显示，AMOLED接棒并打开VR应用
日耳曼神话中，有一种名叫戈兰林(Gremlin)的小精灵。传说这种精灵熟悉各种工具和机械，可以帮助能工巧匠完成种种工作，还可以提升工匠的技术，启迪他们的发明精神。很多时候，工匠们的传统方式方法到达一定瓶颈，就会祈祷小精灵出现，能够帮助他们解决难题。
人工智能（学科）是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。
为了提升网络数据传输中路由性能,采用蚁群算法解决网络路由出现的问题。首先介绍了蚁群算法的原理与模型,然后根据实际应用的QoS路由具体问题,建立QoS路由模型,设计基于ACO的Qo S路由算法。通过仿真实验,对参数进行优化分析,验证了蚁群算法在网络路由中的应用效果,证明这种方法能够提高网络数据传输中路由的性能。
软件生存周期的顺序性:只有前一-阶段工作完成以后，后一阶段的工作才能开始，前一阶段的输出文档，就是后一阶段的输入文档。只有前一阶段有正确的输出，后一阶段才可能有正确的结果。如果在生存周期的某一阶段出现了错误，往往要追溯到在它之前的此阶段
对于 transformer 来说，由于 self-attention 操作是 permutation-invariant 的，所以需要一个 positional encodings（PE）来显示地编码 sequence 中 tokens 的位置信息。ViT 模型是采用学习的固定大小的 positional embedding，但是当图像输入大小变化时，就需要对positional embedding 来插值来适应输入 tokens 数量带来的变化，这一过程会造成性能损失。这里介绍的 CPVT，就主要来解决这个问题，CPVT 的解决方案是引入一个带有 zero-padding 的卷积来隐式地编码位置信息jPEG），从而省去了显式的 positional embedding，最重要的是 CPVT 模型在输入图像大小变化时性能是稳定的。PVT 这种特性是很多图像任务所需要的，比如分割和检测往往需要大小变化的输入图像。
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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
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。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程，编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态，积极听取产业界的意见与建议，不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容，适时修订并发布报告的新版本，以更好地推动算力互联网发展。
为更好地推动数据智能服务产业发展，本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势；第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素；第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱；第四部分阐述数据智能服务的产业载体，第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式，最后根据上述研究，从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势，为我国数据智能服务产业发展提供参考。
通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取，包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。
利用人与大数据技术，结合专业的中医疾病、证候/治则知识库、疾病知识图谱等，研发了医用智能处方椎荐系统。它能够无缝植入到医院现有的HIS和医生工作中，不改变医生工作流程，输入患者信息、证候、主诉等信息智能推荐方剂和备用饮片药，医生进行加减化裁即可成方，节省医生诊疗时间，提高工作效率。
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