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新思联产品介绍及典型案例

新思联是从事于物联网(IoT)技术和信息物理系统(CPS) 领域,深入将信息技术(IT)、通讯技术(CT)、操作技术 (OT)融合成数字新技术,不断提供具有行业针对性的“自 动信息化”创新产品和解决方案的技术企业。 目前在全国3个城市设有组织机构,为各行业提供“数字技术” 解决方案、产品、咨询与落地服务。

  • 2021-04-28
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融创天下智慧工厂安防监控解决方案

实现数据共享,远程分级控制管理方式,在重量和时间符合的情况下,保安无权开闸,可申请远程控制中心开闸,远程控制中心具有和出入口一样的数据和视频监控,远程操作人员在出入口申请开闸后才可开闸,特殊情况由值班经理授权开闸;杜绝串通作案;

  • 2021-04-28
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搜索推荐Serverless架构和业务中台技术实践-沈敏

TPP(阿里个性化平台)是阿里巴巴集团的大规模 Serverless 平台和搜索推荐业务大中台,核心价值是支持业务快速迭代,让用户只关注自己的业务逻辑,除服务搜索推荐外同时涵盖优酷 / 菜鸟 / 盒马 / 饿了吗 / 阿里健康等 62+BU,2018 年双 11 峰值达到 270w+QPS。TPP 以 Serverless 架构为基础构建搜索推荐业务大中台,提供 Faas(函数计算),SpringBoot,全图化等多种开发方式,24 小时自动弹性和流量调度让千级别推荐场景自动伸缩,实现资源利用率更大化,让开发同学从运维中解放。图化算子化方案让用户更快构建标准流程和扩展,让用户进一步专注于业务逻辑,性能和效率得到大幅提升

  • 2021-04-25
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JAVA数据库课程设计

这次的设计主要是做出一个小型的管理系统,来加强对JAVA所学知识的巩固和融会贯通,可以说是对一个学期所学知识的一个小结,加深对JAVA数据库的理解。该系统具备管理学生信息、课程信息、选课信息的功能:用户通过输入账号和密码进下该系统后,可以进行一些基础维护(学生信息维护、课程信息维护、选课信息维护)。全部都可以进行增加、修改、删除、模糊查询。

  • 2021-04-25
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中国互联网行业发展历史

互联网金融模式下,资金供求双方可以通过网络平台自行完成信息甄别、匹配、定价和交易,无传统中介、无交易成本、无垄断利润。

  • 2021-04-25
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IP核查:赋能工业互联网安全威胁与隐患分析

工业互联网作为“新基建”七大领域之一,正在驶入快车道。本质上,工业互联网是信息技术与制造业的深度融合,旨在打破过去人-机-物之间、工厂与工厂之间、企业上下游之间彼此相对独立的物理隔离状态,实现全要素、全产业链、全价值链的全面连接,这将对加速我国工业技术改革创新、抢占全球制造业新高地发挥重要作用

  • 2021-04-24
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浅谈物联网

这个系统的目标就是对军中一切资产进行识别和跟踪,包含从向供应商订货开始,直至运输、仓储及送达用户手中的全过程。利用这套系统使后勤部门的官员和战地指挥官都可以对后勤物资的流动“清晰可见”,而这在以前是不可能做到的。这套系统首先在欧洲战区开发和应用,并逐渐推广到全球的美军供应系统。

  • 2021-04-23
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大数据开源框架技术汇总

主要基于对现阶段一些常用的大数据开源框架技术的整理,只是一些简单的介绍,并不是详细技术梳理。Azure的主要目标是为开发者提供一个平台,帮助开发可运行在云服务器、数据中心、Web和PC上的应用程序。云计算的开发者能使用微软全球数据中心的储存、计算能力和网络基础服务。

  • 2021-04-22
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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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