将 CPU 的设计与制造相分离的代工模式，给 AMD 提供了高度的灵活性。第二、三代 EPYC 处理器可以相对自由的选择不同的制程来匹配芯片设计的具体需求，客观上起到了帮助 AMD“以小博大”，从英特尔手中持续抢下市场份额的作用。
随着国家新型基础设施建设发展战略（2020）、国家“十四五规划和 2035 年远景目标纲要”等系列政策的出台，人工智能（AI）发展迎来新一轮红利，科技革命和产业升级处于进行时。近年来，AI 工程化的研究热度持续提升，其目的是帮助组织在数智化转型过程中，更高效、大规模地利用 AI 创造业务价值。人工智能研发运营体系（MLOps）作为 AI 工程化重要组成部分，其核心思想是解决 AI 生产过程中团队协作难、管理乱、交付周期长等问题，最终实现高质量、高效率、可持续的 AI 生产过程。
农村污水治理的技术工艺确实有很多种。下面盘点几种农村污水治理技术，以供参考。
"环保”一直是工厂关注的领域，污水处理作为该领域中一块比较大的市场。今天介绍32种污水处理工艺及设备工作流程动态图，希望对大家有所帮助。文中如有阐述错误的地方，欢迎大家指出。
焦化废水是炼焦、煤气在高温干馏、净化及副产品回收过程中，产生含有挥发酚、多环芳烃及氧、硫、氮等杂环化合物的工业废水，是一种高CODcr、高酚值、高氨氮且很难处理的一种工业有机废水。其主要来源有三个：一是剩余氨水，它是在煤干馏及煤气冷却中产生出来的废水，其水量占焦化废水总量的一半以上，是焦化废水的主要来源;二是在煤气净化过程中产生出来的废水，如煤气终冷水和粗苯分离水等;三是在焦油、粗苯等精制过程中及其它场合产生的废水。
AO(Anoxic Oxic)工艺法：也叫厌氧好氧工艺法，A(Anaerobic)是厌氧段，用于脱氮除磷；O(Oxic)是好氧段，用于除水中的有机物。
以丁烷异构化为例（见图），丁烷进料经脱异丁烷塔分离出异丁烷，塔底主要是正丁烷，与氢混合后经加热进入反应器。反应压力约2.1～2.8MPa,温度 145～205℃,氢、烃摩尔比为0.1～0.5，空速3～5h-1。
预测性维护是通过监测生产线上设备运行时声音、压力、热量、振动等信号的变化，感知设备状态和即将出现的故障，在设备发生故障之前的适当时机进行处理的维护方式。越来越多的企业工厂开始推广和引入对设备的预测性维护。本文小编分享一篇来自村田制作所的文章，介绍了如何利用人工智能和物联网将故障防患于未然，通过对设备预测性维护进行设备维保的变革。
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
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区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
2025 年，人工智能正式迈入 “智能体元年”，AI Agent？成为驱动产业变革的核心力量，硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。
机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面，两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工，针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效，但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工，而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差，因为有时候深度学习虽然能有好的表现，但是我们并不知道他的原理是什么。
2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点，AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力
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