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链塔智库_2018中国区块链行业白皮书

区块链是一个能够跨越公司或个人之间信任壁垒的高可信的、有高透明度的数据库系统。以往的数据库系统,无论是结构化数据还是大数据时代的非结构化数据服务器,因为由一家公司或一个联盟主体控制,所以都有其自身的数据安全保管能力问题和数据可信性的问题

  • 2022-01-11
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中服云-工业品厂家入驻教程

中服云工业品库秉承着“服务千万家企业完成数字化转型,成为客户首选的工业品平台”的企业愿景, 汇聚超千名工业制造+互联网厂家,依托工业生态伙伴的多年行业积累, 形成针对工业产业链上下游的全链路数字化管理体系,为企业带来便捷透明的一站式采购体验。

  • 2022-01-13
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中服云-方案库上传教程-手机版

涵盖大数据、AI、物联网、数字化、智能制造、智能家居、智能楼宇、智能建筑、智慧城市、智慧场景、安防、5G+、模型算法、技术软件、行业展望、行业报告等各行各业相关方案资源。

  • 2022-01-13
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量子密钥分发集成光学芯片技术进展

集成光学芯片技术的快速发展,对量子密钥分发设备的商用起到了促进作用,因而有必要研究一种务实的量子密钥分发所用的芯片器件发展路径。分析了用量子密钥分发的集成光学芯片的学术界和工业界研究进展,重点介绍了基于硅基光电子平台和三五族光电子平台上的相关研究进展,并对量子密钥分发被集成光学芯片技术赋能后的产品形态给出了观点。

  • 2022-01-13
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无线数传电台在泵房供水远程控制系统中的应用

无线数传电台在泵房供水远程控制系统中的应用无线数传电台在泵房供水远程控制系统中的应用无线数传电台在泵房供水远程控制系统中的应用

  • 2022-01-12
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流量远程监测系统在用水大户计量中的应用

流量远程监测系统在用水大户计量中的应用流量远程监测系统在用水大户计量中的应用

  • 2022-01-12
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无线传感器网络在油气井远程监测系统中的应用

无线传感器网络在油气井远程监测系统中的应用无线传感器网络在油气井远程监测系统中的应用

  • 2022-01-12
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SLAM的动态地图和语义问题

以前说过SFM和SLAM的称呼,计算机视觉的同行多半说SFM,而机器人的行业流行说SLAM,到底区别在哪里?有说SFM是假设背景不动,那么outlier是什么?当年做IBR(image-based rendering)的时候,以panorama view为例,也是假设场景物体不动,可总是有不静止的物体,比如水,比如树叶,甚至不配合的人们走动,会产生鬼影吗?结果也提出了一堆的解决方法。SFM和MVG(multiple view geometry)紧密相关吧,都面临计算机视觉的共同问题,动态环境是回避不了的。

  • 2022-01-12
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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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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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OpenClaw:不仅是对话窗口,更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式,OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。

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支持添加、修改删除、导入、导出车牌号码,可下载导入模板进行导入,车牌列表包括:车辆编号、车牌号码、对应车场、车辆品牌、车辆类型、车辆颜色、车主等信息

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雪亮工程综合运维运营设计方案

收集矛盾基本信息,完成矛盾信息收集功能,提交成功后办件进入“待办理状态”红色*号为必填项,事件分类为三级联动选项,必须选择第三级选项才能提交。

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瓦特电力配网台区储能应用解决方案

我国各地区发展不平衡,在原有老旧台区电网改造方面受到资金的制约,原有低压配网供电线路供电半径过长,供电线路线径过小导致线路压降增加,造成线路末端用户电压偏低。 老旧台区线路多位于偏远山区农村,住户较分散,随着生产生活用电负荷增长迅猛,使高峰期配电变压器不堪重负,造成台变重载甚至过载运行,同时线路电流过大会导致电压降增大,从而造成线路末端用户的电压偏低。

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