大多数电阻上，都标有电阻的数值，这就是电阻的标称阻值。电阻的标称阻值，往往和它的实际阻值不完全相符。有的阻值大一些，有的阻值小一些。电阻的实际阻值和标称阻值的偏差，除以标称阻值所得的百分数，叫做电阻的误差。表2是常用电阻允许误差的等级。
同步整流降压式DC/DC转换器都采用控制器和外接功率MOSFET的结构。控制器生产商会在数据资料中给出参数齐全的应用电路，但用户的使用条件经常与典型应用电路不同，要根据实际情况改变功率MOSFET的参数。
当前的机器学习算法？致可以分为有监督的学习、？监督的学习和强化学 习（Reinforcement Learning）等。强化学习和其他学习？法不同之处在于强化学 习是智能系统从环境到？为映射的学习，以使奖励信号函数值最？。如果智能 体的某个？为策略导致环境正的奖赏，那么智能体以后产？这个？为策略的趋 势便会加强。强
云计算是一种新兴的信息技术,其在显示与存储上具有巨大的优势,但与此同时也给个人信息的安全性构成一定的威胁.本文通过对云计算的基本概念进行阐述
从原先只需要考虑技术问题,到更多需要考虑公司经营问题——人、财、物的管理问题。回想起那段时光,朱彬说:“那时,我每天想得最多的事情就是如何让公司赚到钱。
大数据咨询方法论白皮书 & 360°数据管家：数字化转型的本质是信息技术驱动商业变革；智能经济成为经济发展新引擎；数据中台成为数字化转型基础设施；数据问题成为数字化转型关键问题
SDN/NFV 和云计算都是起源于IT 领域的技术。如今，云计算已经非常成熟，在IT 领域已经大规模商用，SDN 技术作为新兴的转发技术，也已经被谷歌等互联网巨头部署在多个数据中心。随着虚拟化技术的发展，人们试图将更多的专有设备虚拟化和软件化，从而达到降低成本和灵活部署的目的，于是NFV 的概念诞生了。本文将结合广义上3 种技术本身的特点和未来5G 的网络能力要求，分析各技术在5G 架构中的技术定位和前景，同时结合实际的发展情况，总结未来运营商在技术研发和业务模式上的侧重点。
数据流通是释放数据价值的关键环节，隐私计算技术为数据流通提供了解决方案。综述了隐私计算的技术原理，列举了隐私计算当前主要应用场景，分析了国内外隐私计算产业的发展情况。在此基础上，总结了隐私计算发展面临的问题，并从技术、产业、应用等视角分析了隐私计算未来的发展趋势。
没有账户，需要注册
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)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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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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
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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