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移动通信手持机用锂离子电源及充电器

元器件和部件装配成整机,进行必要的调整和测试,以及按规定对整机进行检验与试验,则是必不可少的十分重要的程序。电子整机产品的质量,最终要靠这道程序保证。电子产品经历了几代:电子管时代;晶体管时代;集成电路时代

  • 2022-01-20
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小型机载计算机电源的设计与研究

根据机载计算机电源的特点,简单介绍了回扫式变换的原理,并结合典型的回扫式控制器 LM2588,介绍了一种高效、可靠、对空间敏感小型机载计算机供电电源的设计。此外,对关键部件—— 高频脉冲变压器的设计和相关理论进行了一定的分析和探讨。

  • 2022-01-21
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受控电源和放大器

电工设备和元器件按一定方式联接起来的总体,为电流流通提供了路径. 电路中供给电能的设备和器件称为电源.电路中使用电能的设备和元件称为负载.电荷的定向移动形成电流。电流的大小常用电流强度(Current Intensity )来衡量。

  • 2022-01-20
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阿里云云效助力企业10倍效能提升例集-258页

阿里云云效助力企业10倍效能提升例集:从提出包含新零售、新金融、新制造、新技术、新 能源在内的“五新战略”,到创立达摩院,再到阿里云加速引领行业数字化转型,技术成为 创造新的数字化商业的核心动力。

  • 2022-01-20
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传统数据库到开源数据库迁移工具化流程

传统数据库到开源数据库迁移工具化流程:整理了2019年云栖大会上开源数据库、商业数据库、图数据库、GP数据库、数据湖,云上数据库的发展,以及未来数据的研究

  • 2022-01-20
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阿里云云原生架构白皮书

数字化转型的十年,也是云计算高速发展 的十年,这期间新技术不断演进、优秀开源项 目大量涌现,云原生领域进入“火箭式”发展 阶段。通过树立技术标准与构建开发者生态, 开源将云计算实施逐渐标准化,大幅降低了开 发者对于云平台的学习成本与接入成本。这都 让开发者更加聚焦于业务本身并借助云原生技 术与产品实现更多业务创新,有效提升企业增 长效率,爆发出前所未有的生产力与创造力。

  • 2022-01-20
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阿里云云原生数据库体系全解读

“数据湖”正在被越来越多人提起,尽管定义并不统一,但企业们都已纷纷下水实践, 无论是 AWS 还是阿里云、华为。

  • 2022-01-20
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安全开发最佳实践 云上容器一体化

容器时代传统的安全工具已无法满足开发、运维、安全人员的需求,在容器的多云环境中大数据分析及智能安全策略将 能帮助企业保护不断变化的微服务。

  • 2022-01-20
  • 阅读85
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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