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中通服设计:数字碳中和白皮书

习近平总乢训指出,实现碳辫峰、碳中和是一场广泛而深刻癿绉济社会系统性发革,要把碳辫峰、碳中和纳入生态文明建设整体布局,拿出抓铁有痕癿劦头,如期实现 2030 年前碳辫峰、2060 年前碳中和癿目标。

  • 2023-07-07
  • 阅读260
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  • 59页
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视觉机械臂自主抓取全流程

视觉机械臂是智能机器人的一个重要分支,它主要包括控制芯片、驱动电路、机械臂、相机等部分。自主抓取是指,在没有人为干预的情况下,视觉机械臂系统通过摄像头获取到目标物体的位置,并且通过驱动机械臂来完成对于目标物体的抓取任务。........................

  • 2023-04-28
  • 阅读196

分布式新能源调控关键技术实践与思考

国家层面,在双碳背景下,习近平总书记提出要构建以新能源为主体的新型电力系统,对电力系统发展作出重要决策公司层面,在构建新型电力系统中肩负着重要责任与使命,对此高度重视并做出相应部署,并提出新型电力系统建设要求

  • 2023-08-09
  • 阅读284

AD转换技术的发展历程及其趋势

随着电子产业数字化程度的不断发展,逐渐形成了以数字系统为主体的格局。 A/D 转换器作为模拟和数字电路的接口,正受到日益广泛的关注。随着数字技术的飞速发展,人们对A/D 转换器的要求也越来越高,新型的模拟/数字转换技术不断涌现。本文主要介绍了当前几种常用的 A/D 转换技术:并通过对数字技术发展近况的分析,探讨了 A/D 转换技术未来的发展趋势。

  • 2023-08-09
  • 阅读552

和ChatGPT对比,文心一言的表现已经是中国之光了

3.无法理解人类情感和主观性:由于ChatGPT的回答主要基于预设的语言模型,它的语言能力不够灵活,无法处理部分口语化和文化差异化的语言表达,容易出现回答不准确或模糊的情况。这需要进一步的研究和改进。:目前ChatGPT的对话能力受到很大的限制,无法像人类那样主动提出问题和深入探讨话题,也无法感知和理解某些情境中的隐含信息,限制了它的应用范围和效果。:由于ChatGPT的回答主要基于预设的语言模型,它的语言能力不够灵活,无法处理部分口语化和文化差异化的语言表达,容易出现回答不准确或模糊的情况。

  • 2023-04-26
  • 阅读222

SOC计算方法:卡尔曼滤波算法

卡尔曼滤波法 是一种比较精确的SOC估计方法,它通过测量电池的电流和电压来估计电池的SOC。该方法利用卡尔曼滤波算法对电池的状态进行估计,从而得到更准确的SOC估计值。接下来我们将介绍卡尔曼滤波算法的基本原理。

  • 2023-04-26
  • 阅读202

java调用chatgpt接口,实现专属于自己的人工智能助手

今天突然突发奇想,就想要用java来调用chatget的接口,实现自己的聊天机器人,但是网上找文章,属实是少的可怜(可能是不让发吧)。找到了一些文章,但是基本都是通过调用别人的库来完成的,导入其他的jar还有不低的学习成本,于是就自己使用HttpClient5写了一个,在这里讲解一下思路。对于ApiKey,只能说难者不会,会者不难,这个没办法教。如果代码无法运行,或者运行速度及其缓慢,请使用代理,在HttpClient里面可以很轻松的使用代理上面就是一个示例,对于代理,这里也就无法继续进行说明了。

  • 2023-04-26
  • 阅读222

如何高效优雅的完成一次机器学习服务部署?一文详解部署难点以及实战案例

数据准备:从公共数据集中获取数据,并进行数据清洗和特征工程处理,将数据转化为适合机器学习算法处理的格式。创建SageMaker Notebook实例:通过AWS Management Console或AWS SDK创建SageMaker Notebook实例,并连接到实例。编写代码:在Notebook中编写代码,使用Amazon SageMaker提供的XGBoost算法和数据输入通道,加载并处理数据,训练并评估模型。模型调优:通过调整模型的参数和超参数,优化模型性能。

  • 2023-04-26
  • 阅读207
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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

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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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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