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
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中国工业机器视觉产业白皮书

《中国工业机器视觉产业发展白皮书（2021）》主要聚焦机器视觉在工业领域的应用，包括工业自动化领域的图像传感器，以及基于视觉技术的工业解决方案。白皮书通过行业发展环境、趋势以及市场分析、应用场景分析呈现了工业机器视觉发展状态及发展趋势。

2021-10-27
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邬贺铨院士：大模型赋能企业数字化转型

随着人工智能(AI)技术的兴起，大模型成为从信息化走向数智化的重要驱动力。虽然基于大算力支持和超大规模语言数据作为训练样本的大模型技术能够支持自动文摘、机器翻译等基础通用任务，但在医疗、金融等专业领域中，由于缺乏行业知识，无法满足定制化、精细化和行业化的需求。因此，需要基础大模型提供方与垂直行业的企业合作，共同开发行业大模型。例如，百度的“文心一言”大模型就与汽车、能源、医疗、金融等11个行业的企业合作.创造了国内首个全面开放的大型语言模型。这样的合作主要发生存大型企业之问.对于中小型企业来说，直接应用这种基础大型模型仍然存在一定难度。

2024-05-09
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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
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【中服云】集团版工业物联网平台-白皮书

集团版专为集团型企业打造，包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。它通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应。

2025-03-06
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时间序列数据的预处理方法总结

时间序列数据随处可见，要进行时间序列分析，我们必须先对数据进行预处理。时间序列预处理技术对数据建模的准确性有重大影响。在本文中，我们将主要讨论以下几点：？时间序列数据的定义及其重要性。？时间序列数据的预处理步骤。？构建时间序列数据，查找缺失值，对特征进行去噪，并查找数据集中存在的异常值。首先，让我们先了解时间序列的定义：

2022-08-02
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一篇适合新手的深度学习综述

文章列举出了近年来深度学习的重要研究成果，从方法、架构，以及正则化、优化技术方面进行概述。对于刚入门的深度学习新手是一份不错的参考资料，在形成基本学术界图景、指导文献查找等方面都能提供帮助。

2022-08-01
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智能工厂信息化整体解决方案

基于高度自动化的物流、仓储、及柔性加工制造能力基础上，建设以MES系统为核心的，与上下层信息系统高度集成、高度协同的智能信息化管理平台。通过智能信息化平台大幅度提高企业经营管理水平，高度协同研产供销存全生态链，使公司具备适应多品种、小批量产品共线柔性生产方式，能够对客户订单实现快速响应、高效协同、快速交付高质量产品的能力。

2022-03-09
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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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具身智能技术与产业发展报告

人工智能正在沿离身智能和具身智能两条路径并行演进。离身智能以大模型、智能体和代理式软件系统为代表，重点提升数字空间的信息组织、内容生成和流程决策能力;具身智能进一步把模型能力延伸到物理世界，通过“AI大脑+物理载体+环境交互”形成感知、认知、决策、执行和学习闭环。离身智能决定数字生产力扩张速度，具身智能决定人工智能能否真正进入制造、物流、能源、公共服务和家庭服务等实体领域。

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具身智能（人形机器人）产业发展蓝皮书（2026年）

当人工智能从虚拟算法的数字世界，迈向拥有物理躯体、可与现实环境深度交互的具身时代，人形机器人作为具身智能最具代表性、最具产业想象空间的核心载体，正成为驱动新质生产力跃升、重塑全球高端制造格局、开启智能社会新纪元的关键力量。

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纺织可再生能源投资可行性研究报告

随着全球气候变化挑战日益严峻，减少温室气体排放、积极应对气候变化已成为国际共识。2018年12月，在《联合国气候变化框架公约》第24次缔约方大会(COP24)上，全球时尚产业主要参与者共同签署了《时尚业气候行动宪章》 (Fashion Industry Charter for Climate Action, FICCA)，承诺采取一致行动，力求到2030年实现价值链温室气体排放量减少50%，显著降低时尚行业对气候的整体影响。据世界资源研究所援引国际能源署数据，2019年全球纺织和皮革行业碳排放量约2.99亿吨，占全球总排放的0.6%，其中能源消耗贡献了该行业83%的温室气体排放。