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摄像头工作原理

摄像头的工作原理大致为:景物通过镜头(LENS)生成的光学图像投射到图像传感器表面上,然后转为电信号,经过 A/D(模数转换)转换后变为数字图像信号,再送到数字信号处理芯片(DSP)中加工处理,再通过 USB 接口传输到电脑中处理,通过显示器就可以看到图像了。

  • 2024-04-22
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马秉伟高工:电力变压器环保绝缘油研究进展与趋势

环保型电工绝缘材料研发是电力行业科技攻关的基础问题和发展趋势,其中电力变压器用环保绝缘油研究是重要方向之一。综述了电力变压器环保绝缘油的研究历程、最新进展和未来发展趋势,首先回顾了矿物油、天然酯及合成酯等三类主要的变压器油研发历史,分析了绝缘油的常规性能指标及其理论评价方法。接着分析了变压器油的绝缘、老化、散热等关键特性的研究现状以及目前绝缘油常见的改性技术。最后分析了量子化学计算应用于绝缘油分子设计研究的现状,提出通过量子化学计算建立绝缘油的宏观性能与微观参数之间的构效关系,从而提升环保绝缘油的研发效率。

  • 2024-08-28
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企业数字化转型规划设计(107页 PPT)

企业数字化转型规划设计

  • 2021-11-10
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2020新基建展望新战略新动力新格局

如果说2020年,中国经济最热的词是什么?新基建绝对能排上号。基建并不是今天横空出世的,早在大秦帝国就开启了基建狂潮开挂模式,驰道正是2000年前横跨中国大陆的新基建。汉书记载,“秦为驰道于天下”,驰道在当年可谓是国之重器。 2008年,金融危机席卷全球,投资和出口规模大幅缩减,号称四万亿的“铁公基“计划火速出台,通过建设铁路、公路、轨道交通等基建和公共设施,迅速解决了就业和GDP增速保8的难题。

  • 2021-03-17
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中国联通:5G行业专网白皮书

5G万物智联时代,垂直行业生产方式智能化、数字化转型升级将持续加速,行业用户对运营商移动网络服务提出了新的要求。对此,中国联通发布《5G行业专网白皮书》(以下简称白皮书),对行业专网需求进行分析,提出中国联通5G专网产品定义并对其能力进行阐述,同时从专网终端及模组、专网安全能力、专网协同能力等多个维度进行介绍。 《白皮书》指出,5G专网具有大带宽、广连接、低时延、安全性高等诸多优势。同时,5G专网具备适用部署区域化、网络需求个性化、行业应用场景化等特点。5G专网可与现有IT网络实现兼容互通,网络能力、网络技术也将不断演进升级。最后,对于多数企业重要的一点是,5G公网与专网的融合部署可缩短建设周期,进而大大降低成本。

  • 2021-06-30
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智能小区解决方案--模板

智能小区解决方案--模板-智能小区解决方案--模板智能小区其实是智能大厦、智能住宅和国内小区特点相结合而衍生出来的。随着智能化技术走向小区,迈进千家万户,智能小区的内涵也在不断地丰富和发展。那么达到一个什么样的标准或模式才可以称得上智能化小区?2001 年,国家建设部住宅产业办公室提出一个关于智能化小区的基本概念。

  • 2021-04-23
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2020年建筑行业基建投资价值分析报告-市政环保领域上行发展

一个国家的基础设施建设投资风格通常与政府的中长期施政风格息息相关,在此我们选择美国、日本、韩国三国,对经济发展周期、经济增速规模、人口规模、城镇化进程等角度进行对比,对我国基建投资中长期趋势做出如下判断: 1) 我国整体基建投资规模较美日韩等过仍有较大差距; 2) 根据韩国的历史经验,基建投资通常会经过三个阶段(爆发期,调整期,成熟期),根据基建投资强度特征比较,我们认为目前中国可能正处于第一阶段末期,未来或仍有 10 年左右的高强度保持期; 3) 从城镇化进程角度来看,一般国家城镇化率达到 70%之后,基建投资增速开始出现明显回落趋势,中国目前距这一时点或仍有 10 年距离; 4) 观察美国与日本的 5 年复合增速变化趋势发现,基建投资增速出现了比较明显的周期性波动趋势,上一个波动周期约为 20 年,与衡量建筑行业周期的库兹涅兹周期(18 年)相仿。中国与韩国目前尚未出现如此的明显的周期趋势,这或与两国基建市场仍未进入成熟期或进入成熟期时间较短尚未达到稳定状态有关。

  • 2021-03-17
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58交易营销数据仓库建设

业务背景:交易中心,营销中心 服务对象:销售,客服,管理,运营,财务,内控等 应用背景:业绩财务核算,面向销售客服的运营管理,营销领域智能 化建设

  • 2021-04-17
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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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