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云从科技AI服务器CW-IS1129产品规格V1.00701

由项目向产品化转型,需要推出公司自研服务器,以便公司产品在该服务器上能够高效率运行。当前阶段,依图、商汤等厂商均有品牌服务器产品,我司需要进行产品化补齐。

  • 2021-04-22
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环境监测物联网系统

◆随着社会经济和人类活动的发展,对环境保护的需求和意识不断增强。 ◆环境监测的指标、领域、范围、频次、质控等方面要求逐步扩展和提高,监测系统的构成呈现多样性。 ◆物联网技术和产业的发展,为环境监测提供了切实可行的技术保障。 ◆本系统是由北京博大光通开发的具有通用、兼容、开放、灵活等特性的环境监测物联网应用开发平台。

  • 2021-04-21
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互联网+推动政务大数据中心建设

智慧城市建设是贯彻党中央、国务院关于创新驱动发展、推动新型城镇化、全面建成小康社会的重要举措,为加强现代科学技术在城市规划、建设、管理和运行中的综合应用。

  • 2021-04-20
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数据湖在网易的实践

今天主要和大家交流的是网易在数据湖 Iceberg 的一些思考与实践。从网易在数据仓库建设中遇到的痛点出发,介绍对数据湖 Iceberg 的探索以及实践之路。

  • 2021-04-16
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F在AI流程中的应用

在如今的大数据在线和离线场景中,F + AI 已经出现了越来越多的解决方案,作为大数据+AI 场景下的顶层工作流抽象,AI Flow 提供了端到端的机器学习全流程管理。本文会重点介绍 F 在 AI 流程中的应用

  • 2021-04-16
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头豹研究院2020年中国5G手机橄览

手机橄览

  • 2021-04-16
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2020壹佰案例峰会version-NancySmartCities5GDeck

5g应用介绍

  • 2021-04-14
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20000字长文传感器发展简史

本文内容相对较“杂”,长达20000字,涉及传感器发展历史、各国传感器产业研究、传感器产业体系、现状和发展、国内外主流传感器企业介绍等内容,编辑者想将本文打造为一篇传感器小“简史”。 文中指出过去25年来美国硅谷围绕以硅基材料为主体的MEMS芯片开发这种先进的传感器;我国传感器产业发展缓慢主要是认知上的差距所致;全球产品化的传感器种类约有2.6万余种,我国已经拥有约1.4万多种,大多为常规类型和品种;美国科技公司更善于利用传感器做出各种创新,苹果iPhone、谷歌眼镜等都是各种先进传感器的集合…

  • 2022-02-20
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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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亿欧智库:2023年中国储能产业发展研究报告

储能是指能量的存储,即通过一种介质和设备,把当前剩余的能量以其本身的形式,或者换成另一种能量形式存储起来,根据末来使用的需求,以特定能量形式释放出来的过程。广义上来看,储能包括储电、储热、储气/氢以及化石燃料。本报告核心讨论储电。 储能技术是通过特定的装置或物理介质将不同形式的能量通过不同方式存储起来,以便以后需要时再次利用的技术。按照存储介质分类,电能存储目前主流的划分方式包括机械储能、化学储能以及电磁储能。

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2026智能体管理学-从模型能力到组织操作系统报告

结论一:未来竞争力取决于管理密度不是谁先接入模型,而是谁先把模型变成制度化生产系统结论二:智能体管理的目标不是“全自动”而是“高可信的人机协同”。

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麦肯锡思考46种框架

46种麦肯锡经典思维框架,这些框架被分为以下几大类: 1. 逻辑思考类 金字塔原理:通过结构化思考和表达,让观点清晰有力。 MECE原则:确保分析的完整性和独立性,避免重复和遗漏。 逻辑树:将复杂问题分解为可管理的小问题,逐步找到解决方案。 归纳与演绎法:通过总结趋势或应用通用规则,快速得出结论。

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2026基于大模型的金融数据库智能运维场景建设研究报告

随着大数据时代的来临,超大规模数据库成为各行各业数据管理的核心。传统数据库运维方式在应对海量数据与复杂需求时,面临着人力不足、技术复杂、响应滞后等挑战。大模型技术凭借强大的语义理解与上下文关联能力,为超大规模数据库运维带来了新的机遇。

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