卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。经典的神经网络结构，分别是LeNet-5、AlexNet和VGGNet。本问对经典卷积神经网络进行讲解。
随着智慧校园建设的推进,学校组织人员的信息化领导力逐渐成为信息化建设中不可忽视的重要问题之一.本文首先提出了信息化领导力在教育信息化建设工作中的重要意义,着重阐述了信息化领导力的内涵和组成框架.在此基础上,从校长领导集体、中层管理团队和教职员工基层群体三个层面论述信息化领导力的建设,并给出相关培养路径,以期为学校信息化领导力建设提供参考.
不得使用以下淘汰落后工艺和设备：合成氨半水煤气氨水液相脱硫工艺、合成氨固定层间歇式煤气化装置（配套有吹风气余热回收、造气炉渣综合利用装置的煤气化装置除外）、合成氨一氧化碳常压变换及全中温变换（高温变换）工艺（中中低低变换工艺除外）、
压力表属于计量器具，对计量器具的强制检定源于 1985 年 9 月 6 日公布的《中华人民共和国计量法》 。该法第九条第一款规定：县级以上人民政府计量行部门对社会公用计量标准器具，部门和企业、事业单位使用的最高计量标准器具，以及用于贸易结算、安全防护、医疗卫生、 环境监测方面的列入强制检定目录的工作计量器具，
转子动平衡的基本原理及现场动平衡技术
振动与振动测量的基本知识分享（二）：频谱分析
信息技术、通讯技术、计算机技术在不断地发展与革新，物联网已逐渐成为现代科技变革的重点方向，通过将互联网技术与制造业行业有机融合，工业物联网应用也正逐渐对制造企业的研发、生产、管理和服务等各环节带来深刻变革。随着工厂中汽车产量的提升，为了满足生产工艺，提高生产效率，工厂对压缩空气稳定供应的要求越来越高。为了实现根据生产需求自动完成供需匹配，空压站首次尝试系统性导入物联网、智能化等技术，前期需大量融合内部经验及外部先进技术进行整体方案的企划。
当前，各能源使用单位的节能意识普遍提高，大量能耗在线监测系统上线运行，针对企业的电力进线、变压器、高压电机、各类重要工艺设备等纳入在线监测系统。在面对经济下行压力和市场竞争日趋激烈的情况下，企业用户有迫切的节能降耗需求，因此在满足能耗数据在线监测的基础上，开展对重要设备的经济运行分析，实现节能降耗十分必要。本文对企业常用的重要能耗设备之一，空压机设备的经济运行提出一种在线的分析方法和实际的应用。
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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
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。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
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零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线
基于大语言模型的教育思想实验，其核心学术价值在于构建了一个“计算性社会实验室”:它能够尝试将杜威式的民主教育设想，置于当代复杂的数字社会结构与信息茧房的约束下进行模拟;它也可以探索弗莱雷的解放教育理论，将其转化为可计算的社会动力学模型，观察“对话”与“压迫”在不同权力结构下的演化轨迹与临界点。这种方法系统性地连接宏大理论与经验现实，通过生成可观测、可证伪的理论假设，使得教育研究得以在实施成本高昂、伦理风险巨大的真实世界干预之前，进行高效、低风险的场景分析与风险模拟。
计算机博弈是人工智能领域的重要应用，它以高对抗性的棋牌类游戏项目为研究对象，具有怡神益智、评判客观、挑战无穷的特点。近年来，随着人工智能、大模型等技术的飞速发展，计算机博弈模型能够自主学习复杂的策略和技能、处理更加复杂的博弈任务，成为衡量AI智能水平的重要领域之一。从棋类博弈到电子游戏，机器博弈不仅是技术进步的展示窗口，更是人类智慧与机器智能交互融合的舞台。未来，计算机博弈领域将继续快速发展，技术的融合和创新将推动该领域达到新的高度。
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