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模拟信号的数字化处理..

通常是在等间隔T上抽样 理论上,抽样过程=周期性单位冲激脉冲x模拟信号实际上,抽样过程=周期性单位窄脉冲 抽样定理:若一个连续模拟信号s(的最高频率小于fyp则以 间隔时间为Ts 1/ 2f的周期性冲激脉冲对其抽样时,s( 司将被这些抽样值所完全确定.

  • 2021-04-17
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OA实施步骤

OA办公自动化软件是对企业进行全面管理的计算机软件系统,涵盖企业管理全部业务流程,包括企业资金流、物流、信息流的全面一体化管理。由于企业管理模式千差万别,实施过程一方面要求企业适应软件提供的规范管理模式,另一方面也要根据用户的特殊业务处理需求对软件进行客户化改造。 产品实施是一个系统工程,涉及到的可变因素以及不可控因素都很多。因此,我们应该有一个科学的方法作指导,来严格规范我们的实施过程,规避不可控因素造成的影响,以期达到最好的结果。在进行产品实施时可以根据不同的情况进行借鉴,分别对待。

  • 2021-04-17
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F反压剖析

反压(backpressure)是实时计算应用开发中,特别是流式计算中,十分常见的问题。反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈,处理速率跟不上上游发送数据的速率,而需要对上游进行限速。由于实时计算应用通常使用消息队列来进行生产端和消费端的解耦,消费端数据源是 pull-based 的,所以反压通常是从某个节点传导至数据源并降低数据源(比如 Kafka consumer)的摄入速率。

  • 2021-04-17
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Doris的用户画像人群应用

1,用户画像群体服务的业务场景 2,技术问题、思路与相关业界方案实现情况 3,基于Doris的技术实现

  • 2021-04-17
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交互式多模型跟踪算法的模型组合问题研究

模型的选择和组合问题是交互式多模型跟踪算法中的核心问题,本文以海面机动目标跟踪问题为背景,将常速模型、常加速模型、转弯模型和当前统计模型进行不同的组合,作为交互式多模型跟踪算法的模型集,并对不同机动情况下海面目标跟踪问题进行了模型选择的性能比较,并分析了误差原因。蒙特卡洛仿真结果表明,以当前统计模型为基本模型集的交互多模型算法性能较好。

  • 2021-04-17
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基于SpringCloud-微服务系统设计实施

微服务架构从本质上说其实就是分布式架构,与其说是一种新架构,不如说是一种微服务架构风格。 简单来说,微服务架构风格是要开发一种由多个小服务组成的应用。每个服务运行于独立的进程,并且采用轻量级交互。多数情况下是一个HTTP的资源API。这些服务具备独立业务能力并可以通过自动化部署方式独立部署。这种风格使最小化集中管理,从而可以使用多种不同的编程语言和数据存储技术。 对于微服务架构系统,由于其服务粒度小,模块化清晰,因此首先要做的是对系统整体进行功能、服务规划,优先考虑如何在交付过程中,从工程实践出发,组织好代码结构、配置、测试、部署、运维、监控的整个过程,从而有效体现微服务的独立性与可部署性。 本文将从微服务系统的设计阶段、开发阶段、测试阶段、部署阶段进行综合阐述。

  • 2021-04-17
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Reinhard算法模型的色调映射算法的研究

长期以来,图像传感器的动态范围都很小,但是真实场景中亮度的动态变化范围却非常广,平常大部分场最的亮度范围都远远超过了图像传感器所能感受的动态范围,因此,需要-种特殊的图像,即高动态范围图像High Dynamic Range Image . HDRI)来满足要求。动态范围图像是用来实现比普通数字图像技术更大曝光动态范围钾更大的明暗差别)的一组技术, 图像所表现的层次更加丰富图像中高亮度区和低亮度区的细节信息都能很好地保留下来,更接近于人眼观测到的真实场景”。为了解决真实场量与传统显示设备动态范围不匹配的矛盾,国内外学者提出了很多色调映射Gone Mayong)算法来实现在传统显示器上显示高动态范围图像。本文主要研究Reinhanl基于摄影校型的色调映则算法

  • 2021-04-17
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智慧物联网平台(完整版)

随着物联网技术的发展,物联网并不仅仅是一种网络,而是一个新的生态环境,它描述的本质是物品和网络连接在一起,并可使用单个或者多个的终端设备对它们进行各种控制和使用。 传统物联网项目开发存在的设备管理成本高昂、架构僵化、系统风险大、投入产出低、开发周期长、落地慢等痛点问题。 北京西岐网络认为,只有在物联网应用平台上,有深度的数据足够多时,才能提前预知物联设备实施运行况,以及潜在的风险,统计分析,提供更好的产品服务和深层次的应用。

  • 2021-04-17
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竞争对手分析

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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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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2025中国多模态AI大模型座舱应用洞察研究报告

随着DeepSek等A大模型的快速普及以及座舱SoC芯片的持续迭代,智能座舱正加速迈向认知座舱阶段,实现了从功能堆叠向“少即是多”的智能化转变。车企和科技公司作为智能座舱生态的核心,通过合作研发与自主开发,推动多模态A大模型的广泛应用。其中,科技公司与传统车企合作研发的大模型多应用于自主品牌车型,通过强强联合实现生态互补;而新势力车企则更倾向于自主研发A大模型,逐步构建自有车型座舱大模型的数据和产业链闭环。

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华为IFS财经变革

公司对变革的总体指导思想 七个反对 反对完美主义,反对繁琐哲学,反对盲目的创新,反对没有全局效益提升的局部优化,反对没有全局观的干部主导变革,反对没有业务实践经验的人参加变革,反对没有充分论证的流程进行实用。

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2026面向行业的”云 AI“应用研究报告-AI行业云平台助力行业大模型应用落地

行业大模型正成为推动产业智能化升级的关键突破口。当前,人工智能正从技术探索迈向产业落地的关键阶段,随着“人工智能+”行动的深入推进,AI不再仅是实验室中的算法模型,而是驱动千行百业智能化升级的核心引擎。这一过程的实现不仅要求AI具备强大的通用能力,更强调其在具体行业场景中的专业性、可靠性和可落地性。由此,能够深度融合行业知识、理解业务逻辑、支撑关键决策的行业大模型正是在这一需求驱动下,逐渐演变为支撑行业智能化升级的关键引擎

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2025年中国出口新动能与企业信心指数报告

第一部分宏观经济与贸易形势回顾与展望 1.1.全球经济暗流涌动贸易格局多极博弈 2024年以来,伴随全球通胀持续降温,海外经济体相继进入降息周期,金融条件转向宽松,全球制造业景气逐步修复并开启补库周期,带动货物贸易回暖(图1.1)。从趋势上看,2024年下半年全球经济增长动能有所减弱,叠加美国大选、地缘政治不确定性加大,以及极端天气扰动等因素的影响,使得全球及欧美制造业景气出现收缩、补库存步伐放缓。但东盟、印度、巴西等新兴经济体制造业景气表现依然强劲,加之“全球南方”经济体经贸合作日趋紧密,全球贸易

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