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基于视觉融合的铣刀螺旋切削刃缺陷检测方法

数控机床,尤其是金属切削机床,在工业中占有举足轻重的地位。切削刀具是金属切削机床的重要组成部分,其状态直接影响到切削加工的效率和质量。因此,在切削加工中保证刀具性能至关重要。而刀具表面缺陷检测是刀具进行性能评定的基础。然而,在刀具表面缺陷检测中,铣刀由于其螺旋结构,检测较为困难。

  • 2021-06-09
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国家工业信息安全发展中心发布《数据安全白皮书》

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  • 2021-06-08
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什么是物联网通信协议

物联网(Internet of Things)这个概念读者应该不会陌生。物联网的概念最早于1999年被提出来,曾被称为继计算机、互联网之后,世界信息产业发展的第三次浪潮,到现在已经发展了20余年。 如今,在日常生活中,我们已经可以接触到非常多的物联网产品,例如各种智能家电、智能门锁等,这些都是物联网技术比较成熟的应用。 物联网最早的定义是:把所有物品通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来,实现智能化识别和管理。当然,物联网发展到今天,它的定义和范围已经有了扩展与变化,下面是现代物联网具有的特点。

  • 2021-06-08
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软件设计师教程第5版

软件设计师教程第5版

  • 2021-06-08
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拉链表

在拉链表中,每一条数据都有一个生效日期(sdate) 和 失效日期(edate)。假设在一个用户表中,在 2019年10月8日 新增了两个用户,则这两条记录的生效时间为当天,由于到 2019年10月8日 为止,这两条记录还没有被修改过,所以失效时间为无穷大,这里设置为数据库中的最大值(2999-12-31),

  • 2021-06-07
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阿里大数据建设OneData体系架构

阿里大数据建设OneData体系架构

  • 2021-06-07
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58同城实时数仓计算平台架构与实践

58同城作为覆盖生活全领域的服务平台,业务覆盖招聘、房产、汽车、金融、二手及本地服务等各个方面。丰富的业务线和庞大的用户数每天产生海量用户数据需要实时化的计算分析,实时计算平台定位于为集团海量数据提供高效、稳定、分布式实时计算的基础服务。本文主要介绍58同城基于Flink打造的一站式实时计算平台Wstream。

  • 2021-06-07
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美团MySQL实时同步到数据仓库架构与实践

在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类。对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节。 如何准确、高效地把MySQL数据同步到Hive中?一般常用的解决方案是批量取数并Load:直连MySQL去Select表中的数据,然后存到本地文件作为中间存储,最后把文件Load到Hive表中。这种方案的优点是实现简单,但是随着业务的发展,缺点也逐渐暴露出来

  • 2021-06-07
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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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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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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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