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《从零开始读懂Web3》读后感 之 Web 3.0的前世今生

Web3正频繁出现在公众视野中,然而受阻于晦涩难懂的技术原理及陌生又拗口的专业术语,很多人对此望而却步。本书试图用通俗的语言、简单的结构、翔实的案例让零基础的读者迅速掌握Web3的核心要义。Web3不仅仅是技术和金融语境,它和每个人的生活都息息相关。作为深耕Web3的研究机构,Inverse DAO将带你通过纵向时间线、横向技术线来立体、客观、完整地理解Web3。通过本书你既可以快速读懂行业,也可以躬身实践参与。

  • 2023-04-24
  • 阅读428

条件DDPM:Diffusion model的第三个巅峰之作

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  • 2023-04-24
  • 阅读299

用ChatGPT怎么赚钱?普通人用这5个方法也能赚到生活费

ChatGPT在互联网火得一塌糊涂,因为它可以帮很多人解决问题。比如:帮编辑人员写文章,还可以替代程序员写代码,帮策划人员写文案策划等等。ChatGPT这么厉害,能否用它来赚钱呢?今天和大家分享用ChatGPT赚钱的5个方法,并且挑战用ChatGPT赚钱30天,实战第一天开始!

  • 2023-04-24
  • 阅读323

YOLOV7 + StrongSORT 实现目标检测与跟踪

环境windows 10 64bitpython 3.8pytorch1.7.1 + cu101简介前面,我们介绍过 基于YOLOv5和DeepSort的目标跟踪,最近大神又在刚出的 YOLOv7 的基础上加上了目标跟踪,跟踪部分使用的是基于 OSNet 的 StrongSORT,项目地址: https://github.com/mikel-brostrom/Yolov7_StrongSORT_O...

  • 2023-04-24
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深入理解LLaMA, Alpaca, ColossalChat 系列模型

知乎:紫气东来https://zhuanlan.zhihu.com/p/618695885一、从 LLaMA 到 Alpaca:大模型的小训练1.1 LLaMA 概要与实践LLaMA(Large Language Model Meta AI) 是由 Meta AI 发布了一款全新的大型语言模型,共有7B、13B、33B、65B 四种版本,其模型参数如下表所示:与原始的 transformer De...

  • 2023-04-24
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故障诊断常用标准(一)振动标准

1、ISO 2372-1974 (E) 振动烈度测量和评定标准 本标准仅适用于评定单独一台机器的机械振动。 而且仅限于研究机器表面上、轴承上或固定点上的频率为10-1000Hz的振动(转速范围则限于600~60000r/min)。 显然,在表面上作振动测量仅能提供一台机器的总体振动。 它不能给出关键零部件实际振动和振动应力的数据,也不能保证机器本身不发生过大的局部振动。 尤其是机器表面上所测得的振动常常不能准确地反映旋转零部件的扭转振动。

  • 2023-07-25
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中国移动:6G与量子计算融合探讨(PPT)

中国移动:6G与量子计算融合探讨(PPT),中国移动:6G与量子计算融合探讨(PPT),中国移动:6G与量子计算融合探讨(PPT)

  • 2023-08-09
  • 阅读385

数字化企业七大特征

本文主要从七个方面描述理想的数字化企业的特征,并阐述企业实施数字化转型时在某些领域实践中的误区。 传统企业:以产品为中心、单域管理能力、线性分析、瀑布流开发、非智能型企业、受限于地理区域、支撑型IT组织。 数字化企业:以客户为中心、多元化能力、智慧大脑、敏捷能力、AI加持、“云+5G”延伸运营空间、驱动型IT组织。

  • 2023-08-08
  • 阅读381
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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AgentLoop是Harness的中枢,协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒,可检视性是可控性的前提,若无法检视循环,便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口,支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。

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随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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