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如何利用机器学习技术来进行企业需求预测

机器学习是一门多领域交叉学科,涵盖概率论、统计学、计算机复杂算法等知识,利用计算机工具实时模拟人类学习方式,并将现有数据进行知识体系结构的科学划分来有效提高学习效率。本文将主要讨论机器学习如何帮助简化需求预测和提高准确性。 企业需求预测是预测未来产品需求的流程,需求预测有助于品牌制造商决定应该生产什么,并引导零售终端如何进行合理的库存计划。

  • 2022-01-05
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移动定位衬片级进模设计

级进模冲压、冲裁首先要把弯曲部分的局部外形先冲切出来,以留出足够的成形空间。因此,在排样设计时既要考虑冲裁排列顺序的合理性又要保证制件分工位冲切后的外形质量。既要确保带料在连续送进的冲压过程中与冲压件的连接强度又要保证凹模各型孔间应有的工作强度。

  • 2022-01-05
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移动机器人定位技术—激光SLAM

传感器读取数据后,视觉里程计估计两个时刻的相对运动(Ego-motion),后端处理视觉里程计估计结果的累积误差,建图则根据前端与后端得到的运动轨迹来建立地图,回环检测考虑了同一场景不同时刻的图像,提供了空间上约束来消除累积误差。

  • 2022-01-05
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光伏真空玻璃在建筑节能中的应用

近年来,光伏技术在建筑上的应用得到了快速发展。光伏建筑一体化(BIPV)是太阳能光伏与建筑的完美结合,是光伏发电系统在城市中广泛应用的最佳安装方式,能有效减轻公共电网的压力。“开源节流”是解决能源问题的唯一选择。常规光伏组件与建筑结合实现了开源,却没达到节流的目的。其原因是玻璃热工性能差,主要指标之一传热系数U 值高,单层玻璃的约为6W/(m2·K),普通中空玻璃的约为2.8W/(m2·K),Low-E 中空玻璃的约为2.0W/(m2·K),远高于一般墙体的传热系数,使内外温差带来的传热很高。

  • 2022-01-05
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风电、光伏、垃圾发电项目节能减排计算方法及效果分析

能源是指“煤炭、石油、天然气、生物质能和电力、热力以及其他直接或者通过加工、转换而取得有用能的各种资源”1。针对这一类资源要本着“节约与开发并举、把节约放在首位”的基本原则2。那么到底哪一类资源需要节约、哪一类资源需要开发?

  • 2022-01-05
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区块链技术在反洗钱可疑交易管理领域的可行性研究

区块链技术及其催生的以比特币为代表的虚拟货币,不仅带来了技术领域的革新,也给金融行业的产品、支付等领域带来了巨大的冲击。但区块链技术的本质是什么,从常识角度应该如何理解这项技术?与此同时,以区块链为代表的分布式网络技术尽管带了各种优势标签,但作为一项新的技术,仍需要我们对其建立客观和正确的理解,才能更好地对这项技术加以应用。

  • 2022-01-04
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浅谈区块链技术在知识产权领域的电子证据方面的应用

近年,随着科学技术的发展,企业的研发活动的全球化正在加速。伴随着这样的加速,市场上的产品与服务的竞争愈发激烈,企业之间的包含知识产权诉讼在内的知识产权纷争正滑向白热化阶段。全国的知识产权诉讼件数(含一审、二审、再审等)合计超过48万件/年,并且有逐年递增的迹象。而在知识产权纷争中很重要的一环是证据的提供。这里的证据既包含电子证据也包含非电子证据。而近年由于信息化的发展,电子证据的比重越来越大,受重视程度也越来越强。在全球化的今天,知识产权纷争极速增长的环境下,从耐篡改性、快速化、低成本等的观点出发,对纷争案件的证据提出了更高的要求。进而,也更加提高了对电子证据的期待。

  • 2022-01-04
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6G的星地融合一体化组网展望

多层复杂跨域组网会导致网络架构设计困难,大尺度空间传播环境会导致传输效率低,以及卫星的高速运动会导致网络拓扑高动态变化,进而导致业务质量难以保障,这些都是 6G 星地融合组网所面临的巨大挑战。要解决这些问题,需要从星地融合的网络架构、星地融合的空口传输、星地融合的组网方式以及星地融合的频率管理这 4 个方面实现关键技术突破。

  • 2022-01-04
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竞争对手分析

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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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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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示,由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施,到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍,达到2.6万亿美元。2024年,香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%,增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前,我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中,随着近期招聘企稳,瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升,而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲,尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权:通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争,已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额,但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时,等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点,经济体必须重新思考其对AI主权的策略,并确定如何明智地投资。

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埃森哲-化工行业数字化转型分享(108页PPT)

通过层层系统建设和互联,用技术互联助力管理习惯的生成,实现企业经营决策层在一个计划体系内形成闭环管理,为未来业务的快速增长做好准备

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