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基于功能安全的示例AUTOSAR软件系统

功能安全是一个在项目开始阶段就要引入的话题,它对于整个系统的设计都会有影响,如今AUTOSAR已经运用到了绝大多数汽车ECU当中,AUTOSAR的标准规范里同样有功能安全相关的说明。 AUTOSAR本身并不提供完整的安全解决方案,项目本身仍需要遵从ISO26262的规定来达到期望的安全等级设计,但AUTOSAR提供功能安全措施与机制,来支持实现系统所必要的功能安全。

  • 2022-01-10
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MetaMEMO跨链技术联通全球所有区块链

区块链技术,是分布式数据存储、点对点传输、分布式共识算法、加密算法等计算机技术的集成应用。从狭义角度来讲,区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式进行组合的一种链式数据结构,并以密码学方式保证数据不可篡改和不可伪造的分布式账本。

  • 2022-01-08
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中国射频识别(RFID)技术政策白皮书

国家已经开始RFID的技术研发和标准制定,中国的RFID产业进入了加速发展的轨道。RFID已经进入各行各业。

  • 2022-01-06
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华为-5G无线网络规划解决方案白皮书

5G场景下,峰值下载速率为10Gb/s(4G为1Gb/s),延迟为1ms以内(4G为10ms)。传输速率更快,延迟更低保证5G的“速度”更快,适合于汽车等高速移动通信场景。根据《华为5G无线网络规划解决方案白皮书》,测算智能驾驶技术的网络通信需求

  • 2022-01-05
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一文读尽秒懂 “边缘计算”

边缘计算,是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起,产生更快的网络服务响应,满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间,或处于物理实体的顶端。而云端计算,仍然可以访问边缘计算的历史数据。

  • 2022-01-03
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光纤陀螺仪整套制造技术

光纤陀螺仪整套制造技术 光线陀螺仪是一种利用萨格奈克(sagnac)效应测量旋转角速率W的新型全固态惯性仪表,光纤陀螺仪有一与传统陀螺仪相比,具有以下优点

  • 2021-12-31
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AR(增强现实技术)的下一个杀手应用

2016年?ConnectAR版权所有。其他产品或品牌名称可能属于其个别公司所拥有之商标。 这份文件为ConnectAR的财产,受版权保护。不允许复制,分发,去编译。在未获 ConnectAR的书面授权前,不得以任何形式或任何方式把本文档的任何部分进行复制,传 播或翻译成其他语言。

  • 2021-12-31
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电力物联网数据传输方案:现状与基于5G技术的展望

随着工业4.0时代的到来,以“信息物理系统(Cyber Physical System, CPS)”,“物联网(Internet of Things, IoT)”等为基础技术架构的战略部署再度引发了人们对于建设能源互联网的深入思考。自能源互联网这一概念提出以来,其在我国的发展便紧密围绕电力系统,通过融入以大数据、云计算、物联网、移动互联网等为代表的互联网技术,以期跨领域实现与可再生能源系统以及其他能源系统深度的数据融合和高度的系统协调运行,从而最终形成一个高效智能且双向互动的能源服务网络,推动社会与经济的可持续发展。

  • 2021-12-29
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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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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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2026年全球数智营销生态手册

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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