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故障寿命分布规律及维修策略

故障寿命分布规律及维修策略

  • 2023-07-10
  • 阅读234

基于CBM维修理论的航空设备维修保障初探

基于CBM维修理论的航空设备维修保障初探

  • 2023-07-10
  • 阅读230

软交换的基本知识及其功能应用

随着电信市场的日益发展和向下一代网络(NGN)的逐步演进,软交换技术正扮演着关键角色,日益成为电路交换和分组交换网络进行融合的技术纽带。因此,软交换技术在电信网中的应用越来越引起电信界的高度重视,此文主要论述了软交换技术的一些基本知识及其功能和应用。

  • 2023-07-07
  • 阅读236

研究分享|电力时序数据预测技术

当前,构建以新能源为主体的新型电力系统已在国家层面明确作为实现“碳达峰、碳中和”目标的重要手段,是构建清洁低碳安全高效能源体系的重要组成部分。在新能源电源、电动汽车、储能等装置并网的大背景下,电网波动性加剧,这些对精细化的电网负荷预测和新能源功率预测提出了更加迫切的要求。传统预测技术已经无法满足当前复杂环境下的精度要求,新型电力系统巫需引入创新性技术,为电网的稳定运行提供算法支撑,强化电力行业数字新基建

  • 2023-06-28
  • 阅读249

黑灯工厂发展路径探究与典型灯塔工厂案例分析

黑灯工厂作为智能制造技术高度集成的具体呈现,随着数字化、智能化技术的不断推进与演变,智能制造评价标准与要求也愈发严格,灯塔工厂应运而生。自2018年起,由世界经济论坛(WEF)和麦肯锡咨询公司从全球上千家制造企业中,共同遴选的最有科技含量和创新性的工厂称作“灯塔工厂”(Lighthouse Network),更被赞誉为“世界上最先进的工厂”,是兼具榜样和引领意义的“数字化制造”和“全球化4.0”示范,可以说代表了目前全球制造业领域智能制造与数字化发展的最高水平。

  • 2023-06-25
  • 阅读404

艾瑞咨询:2023年中国网络招聘行业市场发展研究报告

就业是经济的晴雨表,2022年在国际环境更趋复杂严峻、新冠疫情多点散发、产业结构调整和政策调控 等多重因素的共同作用下,我国经济发展承压,2022年中国GDP实际增速仅有3%,企业的招聘需求受 到冲击,结构性失业矛盾依然突出。招聘平台及相关服务商继续深化AI等前沿技术在精准人岗匹配和自 动化等方面的应用,并推出直播招聘、元宇宙面试间等创新形式以提升招聘效率和改善求职体验。

  • 2023-06-21
  • 阅读4499
  • 下载9
  • 45页
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埃森哲:竞速上云:全面收获云价值

为了解企业的上云进程及云投资的价值回报情况,埃森哲面向全球800家年收入在10亿美金以上的企业开展了调研,调研于2022年7月至8月期间举行,问卷覆盖了14个国家/地区、12个行业的业务高管和IT高管。基于实证研究和数据分析,报告团队同技术专家、行业专家、埃森哲业务负责人等进行多轮深度访谈。本次调研延续了2018年和2020年两次研究话题4,5,研究发现企业在上云方面取得了长足进展,但距离实现全部云价值仍然存在差距。众多企业在实现上云初级目标后,开始渴望更多的回报。为此,企业需将重点从“上云就行”转向“获取云价值”,通过“持续、无缝用云”来全面达成预期成果,提高创新水平并挖掘业务机遇。

  • 2023-06-19
  • 阅读206
  • 下载2
  • 34页
  • pdf

一键报警技术设计方案

在进行报警系统设计的时候,依照学校对该系统的基本需求,本着架构合理、安全可靠、产品主流、低成本、低维护作为出发点,并依此为甲方提供先进、安全、可靠、高效的系统解决方案。

  • 2023-06-21
  • 阅读243
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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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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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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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