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新媒体环境下的新闻写作与媒体应对-陕西省环保局

新闻写作不同于文学写作,有自己的独特规律。比起文学写作水平提高的缓慢,新闻写作规律的掌握和水平提高更快一些。新闻写作的第一步,也是关键一步,是提炼出新闻点。所以要先清楚什么是新闻、新闻的要素、新闻的价值、新闻敏感、新闻体裁等问题。

  • 2021-06-15
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电子商务创意与电子商务网站设计.ppt

电子商务网站的类型具备基本电子商务功能,可实现产品展示、公司宣传与客户服务,适用于初尝电子商务的小型企业。一般搭建在公众电子商务平台上,性价比较高.

  • 2021-06-15
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数字时代治理现代化研究报告 ——数字政府的实践与创新

当今时代,科学技术日新月异,数字化智能化深入发展,深刻影响经济发展趋势与社会运行规律,数字时代已全面到来。党的十九届五中全会指出,要发展数字经济,加强数字社会、数字政府建设,提升公共服务、社会治理等数字化智能化水平,首次明确了数字化发展内涵,即以数字经济、数字社会、数字政府为三大支柱开展数字技术创新与应用。其中,数字政府意指政府的数字化转型,对数字经济、数字社会起着牵引性、带动性作用,保障数字经济、数字社会持续安全发展。

  • 2021-06-13
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面向URLLC场景的无线网络能力白皮书

2020 年作为5G SA 商用元年,也是5G 技术与千行百业深度融合形成实质性成果的重要一年。5G 作为新基建之首,将有效推动行业数字化转型,构建一个万物互联的智能世界。

  • 2021-06-08
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一种智能楼宇门禁系统

本实用新型公开了一种智能楼宇门禁系统,包括楼宇门,所述楼宇门上设有智能结构以及门禁结构;其中,智能结构包含有:操作台、摄像头、麦克风、显示器以及数字面板;所述操作台安装在所述楼宇门右侧,所述摄像头安装在所述操作台上壁面上,所述麦克风安装在所述操作台右壁面上,所述显示器安装在所述操作台前壁面上,所述数字面板安装在所述操作台前壁面上,且位于所述显示器下方,本实用新型涉及楼宇门技术领域,解决了现有的楼宇门智能进行简单的对讲,不能人像进行传输,同时不能进行信息的录入,在门禁方面也采用单一的门禁方式,当入户忘记时,需要物业的人进行帮助的问题。

  • 2021-04-29
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一种智能化楼宇集成控制方法

本发明涉及楼宇智能化技术领域,且公开了一种智能化楼宇集成控制方法,包括以下步骤:步骤1、在集中控制室安装设置PLC主控柜、监控显示终端和控制终端。步骤2、PLC主控柜设置PLC主控模组连接设置多个PLC子控制模组。步骤3、子PLC子控制模组通过综合布线与分别设备连接。步骤4、运行过程中实时将设备状态信息上传。步骤5、监控显示终端显示各设备运行状态。步骤6、操作人员通过控制终端对各个设备进行控制。该智能化楼宇集成控制方法,通过设置PLC主控柜、监控显示终端和控制终端,集成化程度和控制效果提高,控制操作更加及时便捷,便于对楼宇设备和布线进行及时维护,也可以对不使用的设备进行控制,节约能源。

  • 2021-04-28
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一种安全性高的智能化建筑楼宇

本发明公开了一种安全性高的智能化建筑楼宇,包括光伏发电板、杆体、减震垫、减震弹簧和拍照摄像头,通过设置光伏发电板用于将光能转化为电能,进一步为居民进行供电,降低了居民的用电成本,节能环保,提高了设备的实用性,调节杆体在筒体内伸缩实现了对光伏发电板高度的调节,从而保证光伏发电板不被楼宇主体顶部的其它物体遮挡,通过设置减震垫用于对光伏发电板在大风等天气下产生的震动进行吸收,避免震动过大对光伏发电板本身造成损坏,提高了光伏发电板的抗震性能和防风性能,通过设置减震弹簧用于对光伏发电板在大风等天气下产生的震动进行进一步的吸收,所述拍照摄像头用于对楼宇主体顶部的光照情况进行拍摄。

  • 2021-04-30
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云数据库ClickHouse分析业务最佳实践

阿里云数据库ClickHouse二级索引功能近日已正式发布上线,主要弥补了ClickHouse在海量数据分析场景下,多维度点查能力不足的短板。在以往服务用户的过程中,作者发现绝大部分用户对ClickHouse单表查询性能优化问题感到无从下手,借此机会,本文会先为大家展开介绍ClickHouse在单表分析查询性能优化上的几个方法,基本涵盖了OLAP领域存储层扫描加速的所有常用手段。在解决过各种各样业务场景下的性能优化问题后,作者发现目前ClickHouse在解决多维搜索问题上确实能力不足,一条点查常常浪费巨大的IO、CPU资源,于是云数据库ClickHouse自研了二级索引功能来彻底解决问题,本文会详细介绍二级索引的DDL语法、几个典型适用场景和特色功能。希望可以通过本文让大家对ClickHouse在OLAP场景下的能力有更深的理解,同时阐述清楚二级索引适用的搜索场景。

  • 2021-04-25
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工业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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信创云国产政务云解决方案

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