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废钢铁的品种、分类和验收标准

废钢铁是在废金属回收中黑色金属废科的统称。它包括废钢、废铁、渣钢、氧化废科等几大类别,有碳素废钢、合金废钢、钢屑、铁屑、氧化屑、轻薄科、钢渣等十几个品种。按不同的规格标准和质量要求合理规划、分清品种,即便于充分利用,又有利于生产

  • 2021-04-16
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企业大数据架构及应用

企业大数据架构及应用

  • 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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F-1.11Hive集成与批流一体

为什么要做 F 和 Hive 集成的功能呢?最早的初衷是我们希望挖掘 F 在批处理方面的能力。众所周知,F 在流计算方面已经是成功的引擎了,使用的用户也非常多。在 F 的设计理念当中,批计算是流处理中的一个特例。也就意味着,如果 F 在流计算方面做好,其实它的架构也能很好的支持批计算的场景。在批计算的场景中,SQL 是一个很重要的切入点。因为做数据分析的同学,他们更习惯使用SQL 进行开发,而不是去写 DataStream 或者 DataSet 这样的程序。

  • 2021-04-16
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ERP与FMIS解决方案

erp中财务管理信息系统解决方案

  • 2021-04-16
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优酷大数据OLAP技术选型

数据驱动的方法论已深入人心,无论是开发、产品还是运营,根据数据进行决策是必备环节。你是否好奇过,在优酷这样海量数据的场景下,是什么样的引擎在支撑着业务上林林总总的分析需求?大数据领域中,Kylin、Druid、ES、ADB、GreenPlum、ODPS 这些眼花缭乱的名字,它们之间又要什么区别和联系、企业如何进行选型?本文将为揭晓答案

  • 2021-04-16
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李兴林基于5G和软件定义的工业控制技术

5G与工业互联网的融合创新发展,将推动制造业从单点、局部的信息技术应用向数字化、网络化和智能化转变,也为5G开辟更为广阔的市场空间,从而有力支撑制造强国、网络强国建设推动5G网络部署应用从生产外围环节向生产内部环节延伸,挖掘提炼至少20个可复制、可推广的典型工业应用场景,形成“5G+工业互联网”内网建设改造示范引领效应。促进5G技术与可编程逻辑控制器(PLC)、分布式控制系统(DCS)等工业控制系统的融合创新,培育“5G+工业互联网”特色产业。

  • 2021-04-16
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长沙市新型智慧城市顶层设计及建设纲要方案

坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中、五中全会精神,深入落实习近平总书记考察湖南系列重要讲话精神,大力践行“三高四新”战略,充分体现省会担当,按照国家关于建设网络强国、数字中国、智慧社会的战略部署,以及市委、市人民政府“三智一芯”发展战略、“四精五有”发展理念要求,坚持以人民为中心,推进以数强基、夯实自主可控的新型基础设施,以数兴业发展高质量的数字经济,以智治市、构筑精准高效的智慧治理体系,以智善政、建设普惠便捷的惠民服务体系,构建“一脑赋能,数惠全城”的建设运行模式,助推全市经济社会高质量发展,将长沙打造成为有颜值、有气质、有内涵、有格调、有品位的全国新型智慧城市样板和标杆。

  • 2021-04-16
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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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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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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