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
虽然我国数字乡村建设取得初步成效，但仍面临数字乡村各领域发展不充分、区域发展不平衡、试点项目难推广、体制机制不健全等方面的问题和挑战。因此，深化县域数字乡村发展水平测度及进展研究，对于厘清县域数字乡村发展最新趋势、明晰发展方向与不足、优化支持政策设计具有重要意义。
今年是 ESG 理念在全球提出的二十周年。尽管围绕 ESG 的争议仍未停歇，但回望会发现， 我们已经在这条道路上取得了巨大进.
数据治理是数字化转型的基础：2020年8月19号国务院国资委颁布了《关于加快推进国有企业数字化转型工作 的通知》，将构建数据治理体系作为夯实数字化转型基础的重要内容之一。
生产车间通过自动化改造、引进先进生产线等方式实现了机器换人，然而没有实现人际互联、制造执行系统没有跟ERP计划系统联动，企业需要通过设备数据采集呈现到MES系统，实现数字化车间，做到计划、执行全程透明化、可追溯。 实现人、机、料、法、环、质量全面管理
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