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CJT413-2012中低速磁浮交通轨排通用技术条件

CJT 413-2012 中低速磁浮交通轨排通用技术条件

  • 2021-08-31
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创易erp-oa集成应用平台白皮书

企业发展壮大越快,企业对IT的要求也就越高,多系统集成是首要的。ERP系统是收集制定业务决策所需的关键数据,同时最大限度地减少输入数据的负担。为此,我们都习惯于看到不同软件系统之间的集成,以减少重复的数据输入。

  • 2021-11-30
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白皮书统一通信和协作的力量335kb-白皮书

IBM公司宣布了一系列大客户和主要的原始设备制造商(OEM)嵌入式软件及经销商协议,这为IBMLotusSametime增加了数百万新用户,使IBM在快速增长的统一通信市场中取得了重大突破。目前,内部采用IBM的统一通信和协作(UC2)平台的大型客户正在不断增加。诸如纽约银行、CelinaInsurance、高露洁、HSBC和英国保诚保险公司等多家跨国公司都选择了LotusSametime来为其员工提供含关键协作特性(如即时通讯、多人聊天和Web会议)的集成的通信功能

  • 2021-11-30
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TCPIP协议栈在嵌入式异构网络互联中的应用

本文阐述在一种异构网络互联——CAN总线与以太网互联系统设计方案中嵌入式TCP/IP协议栈的设计与实现。从而实现了将基于TCP/IP协议的计算机网络设备与基于CAN总线协议的底层现场网络连通。随着测控技术与网络技术日益紧密的结合,测控系统接入互联网已经成为大势所趋。

  • 2021-11-30
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5G-Advanced 网络技术演进白皮书

本白皮书首先分析了 5G-Advanced 的网络演进架构方向,包括云原生、边缘网络和网络即服务,同时阐述了5G-Advanced 的技术发展方向包括智慧、融合与使能三个特征。其中智慧代表网络智能化,包括充分利用机器学习、数字孪生、认知网络与意图网络等关键技术提升网络的智能运维运营能力,打造内生智能网络 ;融合包括行业网络融合、家庭网络融合、天地一体化网络融合等,实现 5G 与行业网协同组网、融合发展 ;使能则包括对 5G 交互式通信和确定性通信能力的增强,以及网络切片、定位等现有技术的增强,更好赋能行业数智化转型。

  • 2021-08-10
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基于TensorFlow的分布式深度学习技术

随着各大企业和研究机构在TensorFlow上训练越来越多的机器学习模型,项目的数据和计算能力需求正在急剧增加。在大部分情况下,模型是可以在单个或多 GPU 平台的服务器上运行的,但随着数据集的增大和训练时间的增长,有些时候训练需要一周甚至更长时间。因此,开发者们不得不寻求分布式训练的方法。 今天分享的内容包括分布式深度学习概述(深度学习模型、分布式计算框架、分布式训练目标),分布式TensorFlow、模型训练优化技术和分布式计算提升方法。

  • 2021-08-06
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计算机发展历史

电脑的发展历史 电脑的学名叫计算机,电脑是用来做计算的。在古时候,人们最早使用的计算工具可能是手指,英文单词“digit”既有“数字”的意思,又有“手指“的意思。古人用石头打猎,所以还有可能是石头来辅助计算。 缺点:手指和石头太低效了 后来出现了”结绳 “记事。 缺点:结绳慢,绳子还有长度限制。 又不知过了多久,许多国家的人开始使用”筹码“来计数,最有名的就要数咱们中国商周时期出现的算筹了。古代的算筹实际上是一根根同样长短和粗细的小棍子,大约二百七十几枚为一束; 多用竹子制成,也有用木头、兽骨、象牙、金属等材料制成的。数学家祖冲之计算圆周率时使用的工具就是算筹。 算筹的缺点:使用算筹计算太麻烦了,很不方便——计算时需要慢慢摆放。

  • 2021-08-02
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深度报告:芯片设计EDA2.0时代,三大路径搞定六大挑战

EDA是Electronic Design Automation的缩写,几十年来成为芯片设计模块、工具、流程的代称。从仿真、综合到版图,从前端到后端,从模拟到数字再到混合设计,以及工艺制造等,EDA工具涵盖了芯片设计、布线、验证和仿真等所有方面。 芯片的制造十分受制于EDA工具和设计流程,EDA的发展速度近十多年来越来越跟不上芯片设计规模和需求的快速增长。如何基于新的技术和平台,参考其它软件行业的发展过程,推动EDA工具和设计流程进入新的时代是当今芯片制造中一个容易被忽视的关键环节。 在2021世界半导体大会暨南京国际半导体博览会的第二天,国产EDA智能软件和系统创企芯华章针对芯片设计难、人才少、设计周期长、设计成本高企的问题,发布了《EDA 2.0白皮书》。芯华章科技董事长兼CEO王礼宾相信,智能化的EDA 2.0时代,会使设计芯片像开发程序那样简单,制造芯片像搭积木那样灵活。 本期的智能内参,我们推荐芯华章的报告《EDA2.0白皮书》, 从EDA1.0的发展历程、现阶段问题与挑战分析,给出芯片EDA2.0未来发展的三大路径。

  • 2021-07-28
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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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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下,众多企业加速推进人工智能应用落地,并积极探索智能体的潜在价值,2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月,中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》,推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同,满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求,智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下,智能体通信协议迅速发展。

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2026年Coactive Agent技术白皮书-面向开放世界的Agent范式

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