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深度学习基础-经典卷积神经网络

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一。经典的神经网络结构,分别是LeNet-5、AlexNet和VGGNet。本问对经典卷积神经网络进行讲解。

  • 2021-02-13
  • 阅读1547
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软件技术发展趋势研究

软件技术是信息技术产业的核心之一,也是软件产业、信息化应用的重要基础。当前,信息技术正处于新一轮重大 技术突破的前夜,它将有力地推动信息产业、软件产业的发展,同时会对软件技术提出新的需求,也必将引发软件技术的重 大变革。文章通过对影响软件技术发展主要因素的分析,认为近期软件技术的发展趋势是以网络化、融合化、可信化、智能 化、工程化、服务化为特征,并且呈现出新特点与新内涵,以适应软件产业对软件技术的新要求。文中详细诠释了软件技术 发展趋势的新特点和新内涵。最后指出,软件产业的发展必须以软件技术为基础,软件技术的发展必然以软件产业为动力。

  • 2021-02-09
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大数据可视化的关键技术.pdf

大数据参考架构总体上可以概括为“一个概念体系,二个价值链维度”。指它为大数据参考架构中使用的概念。提供了一个构件层级分类体系,即“角色活动-功能组件”,用于描述参考架构中的逻辑构件及其关系。

  • 2021-04-26
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大数据平台技术框架选型

城市大数据平台,首先是作为一个数据管理平台,核心需求是数据的存和取,然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力,有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务,如信息统计、分析挖掘、全文检索等,考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商,所以要考虑灵活的数据接口服务 来支撑。

  • 2021-04-26
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大数据时代的车联网-大数据时代的车联网

客服通过对很多4S店的调研,发现4S店对于客户关系的管理依然是粗旷式,客服的电话让车主不耐其烦,没有做到精准营销。无隐私时代我们已经步入无隐私的时代,个人的行踪被追踪(GPS,LBS),个人的消费被追踪(支付宝,财付通) ,个人的交往被追踪(SNS),个人的言行被追踪(邮件,视频监控 等)。

  • 2021-04-26
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大数据时代下互联网思维

大多数沉静在“工业时代"的人们,还没有来得及搞清楚“信息时代"到底意味着什么;喊着“互联网思维”的人多了;在传统企业质疑“互联网思维”到底有多大威力的时候;"大数据时代"来了;“大数据"被质疑很难落地的时候,大家又在热谈德国的“工业4.0"了。

  • 2021-04-26
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大数据时代下内部审计的机遇与挑战

随着互联网技术的迅猛发展,数据的快速增长,信息社会已经进入大数据时代,内部审计作为企业的重要部门也在逐渐的发生改变。大数据时代改变了审计方法,提升了审计效率,强化了预测能力。同时大数据时代也为内部审计带来了新的挑战,大数据时代注重了信息的安全性,审计人员的素质,部门与部门之间的沟通合作,内部审计的改变对于增加企业价值,达到企业的经营目标起到了关键作用。

  • 2021-04-26
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金蝶云星空 汽配行业典型案例

中国汽车业通过几十年的高速发展,到现在已经进入相对成熟阶段,汽车制造依然是国家经济发展的支柱之一,依然有一个相对长的快速发展期。汽配企业作为汽车生产供应的重要组成,处于产业链中游,受上下游企业影响大,管理要求高,汽配企业的信息化建设逐渐深入和复杂。比如主机厂提出的QCA要求、MMOG认证对信息化的要求。还有整车厂的EDI计划接口,要求汽配厂家提供信息系统对接和反馈。针对汽配企业自己的供应商,要求能提升与供应商的业务协同能力,及时高效的处理与供应商的协同事宜。

  • 2021-04-27
  • 阅读398
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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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智能网联汽车(车联网)蓝皮书(2025年)

报告围绕智能网联汽车产业高质量发展主题,从全球态势、场景应用、技术趋势三大维度系统梳理了产业发展现状,深入剖析了智能网联汽车在汽车、交通、城市治理等领域的价值释放路径,提出了推动产业高质量发展的举措建议与发展展望。

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低空产业高质量发展路径与策略研究报告(2025年)

报告重点聚焦低空产业,提出低空产业的体系架构,探讨低空产业发展现状、路径及挑战,提出低空产业下一步发展思考和建议。

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人工智能赋能中小企业高质量发展研究报告(2025年)

报告系统性梳理了中小企业人工智能规模化应用的演进态势,分析了模型创新、算力普惠、产品成熟及开源生态蓬勃发展对降低技术壁垒、提升场景适配度的关键驱动作用。

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AI4SE行业现状调查报告(2026年)

报告以《智能化软件工程技术和应用要求》《面向软件工程的智能体技术和应用要求》等系列标准为参考,聚焦AI4SE发展现状及落地成效。内容以行业调查结果为基础,对软件工程各阶段的智能化转型现状、落地效能提升情况、未来发展趋势、挑战与机遇等维度进行了深入分析。

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