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三菱FX系列特殊功能模块手册

三菱电机集团是全球领先的技术企业,面向楼宇,工厂,家庭等展开多样化服务,包括空调冷热系统,电力设备,社会公共设施及企业可视化节能系统等。

  • 2022-02-05
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人工智能系列白皮书-智能交通.

智能交通系统的关键技术包含交通信息采集、交通信息预处理、交通信息传输、交通发布、地理信息、车路协调技术、驾驶地图等。在交通信息采集、处理、发布层面,百度地图已经实现交通数据生产闭环,实时更新地图数据,运用深度学习等AI技术高效处理并在地图端发布。

  • 2021-06-28
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HP云计算讲座

云计算这个名词可能是借用了量子物理中的“电子云”(Electron Cloud)强调说明计算的弥漫性、无所不在的分布性和社会性特征。

  • 2021-06-23
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管理信息系统系统设计

系统设计包括总体(概要)设计和详细设计两大部分。本章讨论系统设计阶段的任务、内容和方法。首先讨论结构化系统设计的目标、有关的概念、由数据流程图导出总体结构图的方法,然后讨论详细设计的内容和方法,最后介绍系统设计说明书的内容。

  • 2021-04-25
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大数据分析的数据预处理

目的在于减少要处理的数据量,从而使处理的数据量能够达到当前的处理能力能够处理的程度。抽样和过滤的区别:抽样主要依赖随机化技术,从数据中随机选出一部分样本。而过滤依据限制条件仅选择符合要求的数据参与下一步骤的计算。

  • 2021-04-26
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LEAF:基于同态加密的高效密文检索技术

云计算技术的快速发展使得云服务模式具备了广阔的应用空间,这种模式使用户具备了过往无法比拟的计算能力和存储空间等优势.在云服务模式下用户的隐私安全问题是其推广和应用中面临的首要问题,如何在计算数据的过程中,既保证数据的隐私性,又保证其可用性,是面临的一大难题,同态加密技术作为解决这一问题的关键手段,是近年来国际国内学界的热点问题.介绍了云计算隐私安全和同态加密研究进展、同态加密算法的分类、安全理论基础、全同态加密方案的实现技术以及同态加密技术在云计算隐私保护中的应用,重点对各类同态加密方案的优缺点进行了介绍和分析,提出了未来的研究方向

  • 2021-04-25
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教育与互联网教育

现在互联网教育很热.大家都认为互联网教育前程远大,所以尝试者甚众。我们为什么要搞互联网教育呢有人说,我们已经进入了互联网时代,所以应该搞互联网教育;有人说,互联网已经改变了新闻、商务和金融等行业。互联网也应该能够改变教育;有人说,互联网可以超越时空,所以未来的教育可以实现远程学习.在线学习.泛在学....基于这些认识,先知先觉的探索者开始大胆介入互联网教育.但现实很骨感,有人很快铩羽而归,继续坚持者至今也没有找到合适的模式。就连互联网特别发达的美国,目前也处于互联网教育的探索阶段,没有形成有效的、公认的模式和案例。鉴于此,人们不得不回到原点,重新审视我们到底为什么要搞互联网教育既然互联网与教育结合的时候到了,为什么那些誓志用互联网改造教育的探索者、实践者却迟迟找不到正确的方向和模式呢。

  • 2021-04-25
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再谈数据架构

关于数据架构,包括提出数据架构管理是贯彻和维护数据治理的职能单元,和数据资产互为HOW和WHAT的关系。今天我们再谈数据架构,主要是想谈谈近期工作推进过程的当下,对于数据架构的新的理解和认识。

  • 2021-04-17
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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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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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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