卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。经典的神经网络结构，分别是LeNet-5、AlexNet和VGGNet。本问对经典卷积神经网络进行讲解。
只存在于设想中的核武器。假设在中子弹外面裹一层钴59，在平流层引爆，中子弹爆炸发出的中子打在钴59上，变成钴60，钴60在平流层跑遍整个地球大气层。钴60衰变产生的射线会破坏生物DNA，地球生物会在短时间之内全部灭亡。这种炸弹的辐射更加严重，还会产生更加强烈的伽马射线。
四大会计师事务所之一的普华永道（PwC）发布了多份解读机器学习基础的图表，其中介绍了机器学习的基本概念、原理、历史、未来趋势和一些常见的算法。为便于读者阅读，机器之心对这些图表进行了编译和拆分，分三大部分对这些内容进行了呈现，希望能帮助你进一步扩展阅读。
软件技术是信息技术产业的核心之一，也是软件产业、信息化应用的重要基础。当前，信息技术正处于新一轮重大 技术突破的前夜，它将有力地推动信息产业、软件产业的发展，同时会对软件技术提出新的需求，也必将引发软件技术的重 大变革。文章通过对影响软件技术发展主要因素的分析，认为近期软件技术的发展趋势是以网络化、融合化、可信化、智能 化、工程化、服务化为特征，并且呈现出新特点与新内涵，以适应软件产业对软件技术的新要求。文中详细诠释了软件技术 发展趋势的新特点和新内涵。最后指出，软件产业的发展必须以软件技术为基础，软件技术的发展必然以软件产业为动力。
智慧物流的迅猛发展， 带来物流产业的新变革，对人才的岗位能力提出了新的要求，物流管理专业岗位也在发生相应迁移，传统的物流管理专业人才培养路径必须适应新形势的发展，才能培养出符合社会需要的人才。 本文首先从政策支持、体系建设、人才供应等方面阐述智慧物流的发展现状，之后从物流智慧化迁移、智慧物流视角下物流管理岗位迁移分析两个方面分析物流岗位迁移，最后提出智慧物流视角下物流管理专业人才培养路径的新路径。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
本文所提谐波协同注入策略能够有效抑制子模块的电容电压波动，同时仅产生幅值很小的高阶谐波分量，对MMG其他的运行特性影响很小。 2)本文所提策略的谐波协同注入的参数是定值，当工况发生变化时不需要重新计算谐波注入参数，适用于功率变化频繁的场景。
大数据是指无法在容许的时间内用常规的软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合，大数据规模的标准是持续变化的，当前泛指单一数据集的大小在十几TB和PB之间。
提高IT资源整体使用率（4-5倍） 提高IT资源供应效率（100倍），提高开发测试效率 自服务模式，故障无害化技术，极大减少运维成本（80%） 软硬一体融合设备，降低数据中心软硬件投资70%以上 集成PaaS能力，提供差异化竞争能力
企业如何定义“信息化”、“数字化”其实没有明确定论，部分头部企业直到 2022 年末甚至 2023 年才能够清晰定义本企业的“信息化”、“数字化”的内涵;
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