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软硬件融合-V0.7-超异构计算革命

主机/容器等虚拟化,用于资源隔离;虚拟化+池化,资源自由组合;多租户共享资源。提高资源利用率,降低成本。

  • 2023-01-16
  • 阅读294
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农村污水治理的技术工艺以及活性污泥菌种介绍

农村污水治理的技术工艺确实有很多种。下面盘点几种农村污水治理技术,以供参考。

  • 2023-03-11
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数字经济系列:国产替代和工业 4.0 的抢滩登陆

随着工业进入 4.0 智能化时代、物联网助力实现智慧生活,数字经济在国民经济中的地位更加稳固、支撑作用更加明显。根据中国信息通信研究院,我国数字经济规模正处于高速增长期,2020 年占 GDP 比重已接近 40%,并且正在持续渗透农业、工业、服务业的众多环节。

  • 2023-01-16
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浅谈GBase8s_安全技术

LBAC是制定若干策略的安全标签,这些标签在表行或列上进行设置,给访问表的用户赋予某些安全标签,用户在访问表中数据的时候的时候,数据库就会比较表上的安全标签的权限和用户拥有的安全标签的权限,根据访问权限提供数据访问。

  • 2023-01-17
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罗兰贝格-2022全球汽车供应链核心企业竞争力白皮书(2022)

随着全球新冠肺炎疫情缓和、企业积极复工复产以及创新业务转型等因素的影响,全球零部件企业营收规模及盈利水平有所恢复。2019 年至 2021 年,中国零部件企业连续三年实现营收和利润双增长,在充满挑战和不确定的宏观市场环境下逆势而上;其中,抓住赛道轮换机遇的企业层出不穷,在关键产业转型突破期锐意进取,为行业打造转型标杆。本报告通过回顾过往发展趋势并识别亮点企业成功要素,旨在为零部件企业制胜下一个时代提供重要参考。

  • 2023-01-17
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基础化工行业报告:行业景气下,基于挑战共存(2022)

需求方面:疫情仍是最大变量,投资、消费需求持续较差,新能源相关需求高位。出口方面:2021 年海外疫情防控政策放松,海外景气恢复,出口强势复苏;2022 年 H1 通胀压力下,产品出口存下行压力,且结构分化明显,下游产品出口放缓。

  • 2023-01-17
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编程与线性代数

在大学数学学科中,线性代数是最为抽象的一门课,从初等数学到线性代数的思维跨度比微积分和概率统计要大得多。很多人学过以后一直停留在知其然不知 其所以然的阶段,若干年之后接触图形编程或机器学习等领域才发现线性代数的应用无处不在,但又苦于不能很好地理解和掌握。的确,多数人很容易理解初等数学 的各种概念,函数、方程、数列一切都那么的自然,但是一进入线性代数的世界就好像来到了另一个陌生的世界,在各种奇怪的符号和运算里迷失了。

  • 2023-01-26
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TT变换结合计算阶比跟踪的滚动轴承时变微弱故障特征提取

为解决变转速工况滚动轴承微弱故障特征难以提取的问题,提出了时时(time-time,TT)变换结合计算阶比跟踪(computed order tracking,COT)的滚动轴承时变微弱故障特征提取方法。首先对变转速状态的轴承微弱故障信号进行时时变换,得到反映故障信号二维时时特征的TT变换矩阵。为消除TT变换矩阵的冗余性,提出了基于峭度准则的奇异值分解(singular value decomposition,SVD)方法对TT变换矩阵降噪。然后对降噪后的TT变换矩阵实施TT反变换,获取滚动轴承时变故障特征增强信号。最后对增强信号进行COT分析得到其包络阶比谱,从而提取滚动轴承的故障特征阶次。对仿真信号和实验测试信号进行分析验证,均实现了滚动轴承变转速工况故障类型的精确识别,分析效果优于包络阶比谱方法,证明了该方法的有效性。

  • 2023-03-01
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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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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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