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人才大数据驱动的人力资源革新

即使一开始看起来不是这样,但好的文档是软件工程中最关键的方面之一。由于文档不全或不足,许多本来功能很强的技术被忽视了。

  • 2022-02-11
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VR沉浸式视频在移动平台的优化技术分析-李晨光

随着疫情期间开发人员远程工作的增加,毫无疑问,远程办公的发展速度更快了。远程工作的兴起为个人提供了更多的自由和灵活性,也为那些员工在多地理区域办公的公司减少了管理费用。反

  • 2022-02-11
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创业公司的大数据平台选型和进化-张申竣

在科技创新及技术应用方面获得多项核心专利,从而奠定了其“AI+决策”的核心优势。《互联网造数方法及系统》率先通过算法和模型实现互联网自动造数功能,

  • 2022-02-11
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在线学习在广告系统中的应用@DTCC2016_v2

长期专注AI决策智能,继获得“专精特新”、“卓越科技创新企业大奖”等奖项后,此次萨摩耶云入选“2021全球人工智能创新应用企业TOP30”,既是业界对其决策智能技术突破的肯定,也是全球范围内对萨摩耶云人工智能应用落地

  • 2022-02-10
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成丰仪表企业宣传及产品

玻璃转子流量计,金属管浮子流量计行业翘楚常州市成丰流量仪表有限公司,创建于1979年,集研发、设计、制造、销售和工程服务为一体的玻璃转子流量计,磁翻板液位计,电磁流量计仪表专业厂家。

  • 2022-02-10
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缆系海底科学观测网研究进展

海洋对全球环境和气候变化影响巨大,理解深海大洋的运行机理是人类文明发展的关键。理解的基础是观测,要从现象描述发展到机理探索和环境预测,就需要有目的地针对复杂的海洋过程开展长期观测,才能更好地理解已运行数十亿年的深海大洋。传统的海洋观测方式主要是船基考察,但受制于船时和天气等因素,船基考察只能是断断续续或者零零散散的。卫星遥测遥感对地观测系统实现了对地面和海面观测的长期性与连续性,但无法穿透巨厚的海水直接观测深海海底。通过船只布放的自容式或锚系式的着底器只能支持少量海底设备的短期供电,无法实时传输数据,还需要较为频繁的定期维护。各类水下运载器是深海环境探测的有力工具,能够揭示深海大洋的多样性和复杂性,但由于仍然是依靠自带的电池供电,无法长期蹲守深海。

  • 2022-02-09
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海底观测网非接触式水下接驳系统的设计与实现

海洋占据地球表面超过70%,其中不仅蕴含丰富的生物资源和矿产资源,而且海洋对生态环境和气候变化具有重大影响。21世纪是海洋的世纪,海洋是人类社会可持续发展的基石,而开发、利用海洋的前提是要先认识、了解海洋本身.随着海洋科学与技术的进步发展,海底观测网由于其长期、实时和连续观测等优点而得到世界的关注与应用,而水下运载器由于其动态、大范围观测等特点也吸引了各国研究人员的目光。然而,无论单独使用海底观测网还是水下运载器对海洋进行观测都存在各自固有的缺陷。例如:海底观测网由于其布放地点固定,因而只能对某一特定区域进行静态观测;水下运载器因为其携带能源有限或受其母船限制,所以其续航能力普遍不强、监测数据容量有限.为扬长避短,充分利用上述观测平台各自的优势,一种融合海底观测网与水下运载器,尤其是自主水下航行器(AUV)的技术应运而生,该技术即为基于海底观测网的水下接驳技术。

  • 2022-02-09
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开源数据库在平安的应用实践

几种开源数据库 NoSQL数据库一天天变得越来越流行。以下是最好的,免费,开源NoSQL数据库的一个列表。其中MongoDB是这些开源NoSQL数据库中最好的。

  • 2022-02-07
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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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