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元宇宙生态的底层技术表现形式

今年,有一个概念非常火爆,可谓是TMT行业的新风口。话不多说,我们直接捋时间线:2021年3月,Roblox(RBLX)登陆纽交所,并将元宇宙写进招股书;4月,字节跳动1亿元投资“元宇宙”游戏开发商代码乾坤;5月,微软公司宣称正在努力打造“企业元宇宙”;7月,Mark Zuckerberg提出5年后要把Facebook转型为元宇宙公司;9月,腾讯申请注册近百条元宇宙商标……

  • 2021-11-01
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元宇宙六大技术支柱与六条科技财富之路

我们研究了业界对元宇宙技术体系的各种分析和论述,在刚刚出版的《元宇宙通证》里总结提炼出支撑元宇宙的六大技术支柱,这应该是目前对元宇宙技术体系最全面的概括。在此,为大家作精要性介绍。 我们把这六大技术支柱的英文组合成了一个比较有意思的缩写BIGANT,趣称为大蚂蚁,你可以想象这是来自元宇宙的大蚂蚁。其实蚂蚁是非常有意思的动物,单只蚂蚁的智商很低,但一大群蚂蚁构成的小社会具有很高的智慧:它们可以调节温度、可以建构出复杂的蚁穴结构、可以管理真菌农场、可以照管蚜虫牧场,它们可以组建分工复杂的军队、运用多种战略战术作战。令人吃惊的是,成员数量越多,蚂蚁的群体智慧就越高。

  • 2021-11-01
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垃圾衍生燃料(RDF)特性对水泥分解炉协同处置的影响

垃圾衍生燃料(RDF)部分替代传统化石燃料是生活垃圾无害化处置的重要途径。RDF的颗粒形状、尺寸、处置量等会对其在分解炉内的运动轨迹、燃烧过程等造成巨大影响。本文采用CFD模拟研究了处置量、水分含量、粒径大小对RDF在分解炉内运动轨迹、燃尽率的影响。结果表明:当RDF由分解炉中部喂入后,粒径<10mm的RDF会随烟气向上运动;粒径≥10mm的RDF会沉降至分解炉锥部。当RDF处置量由7t/h增加至15t/h后,落入烟室的RDF比例由60%增加至67.5%;当RDF水分含量由25%降低至10%时,整体燃尽率由62.94%提高至68.62%;当RDF平均粒径由10mm降低至5mm后,RDF整体燃尽率由62.94%提高至85.83%。

  • 2021-10-26
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基于多边界层的RNO质子交换膜燃料电池发电系统状态估计研究

基于多边界层的RNO质子交换膜燃料电池发电系统状态估计研究

  • 2021-10-18
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辊压机双曲线进料装置开发与应用

近年来,辊压机联合粉磨系统成为国家重点推广的节能技术之一,辊压机得到了水泥企业大量应用。料床粉碎是目前公认的最先进的粉磨技术,提升辊压机功效远大于挖掘球磨机潜能,但各厂辊压机节能效果不一,主要原因是材料性能变化及调节措施缺乏所致,尤其是与辊压机系统配套的稳流仓、喂料装置等技术,推广应用不够。本文就辊压机双曲线进料装置开发与应用作简要介绍。

  • 2021-10-13
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视觉数字化技术强势推动企业精益变革

企业发展有个普遍规律,战略方向不发生严重错误的情况下,企业必须全力追求极致效率,才能对抗死亡周期,这个过程一定是从上到下,由外到内的过程,这个过程一定伴随着精益方法+数字化技术的融合 我们给它定义叫“精益数字化”,具体来说,比如制造业从上往下的过程就是,当我们完成了业务层的战略运营数字化之后,就要考虑生产过程的数字化,在生产过程中由供应链到生产链、由车间到产线再到工位,数字化会逐级渗透到企业生产组织的基础层,这个基础层就是制造现场,它就是由人机料法环测构成的生产协作系统,它也是精细化、效率化难度最高的所在,由于它决定着企业生死存亡所以我们必须攻克它!

  • 2021-10-12
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数字化技术助力探索结构设计新空间

文章篇名提到的“数字化技术”包括参数化设计技术以及数值优化技术等等,常看我们公众号的朋友应该对它们都不会陌生(不熟悉的可以去文章最后补一下课),今天就不详细展开说了,这里强调一下数值优化技术不是大家经常听到的优化公司做的优化,它的本质是借助算法辅助结构设计寻找最优结构方案。

  • 2021-10-12
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从L1到L5,自动驾驶的“拦路虎”可能是一个数学问题

什么叫做「可认证感知算法」(Certifiable Perception Algorithm)?它对自动驾驶,或其他机器人(Robotics)方向的研究意义是什么?它的研究难点又是什么? 事实上,「可认证感知算法」最早是一个数学上的概念,在2016年由苏黎世联邦理工学院(ETH)数学系的教授、2018年斯隆研究奖获得者 Afonso S. Bandeira 在“A Note on Probably Certifiably Correct Algorithms”一文中提出。

  • 2021-10-11
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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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