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智能制造装备产业发展研究

智能制造装备是《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》、(中华人民共和国国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》及《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划)中明确的高端装备制造业领域中的重点发展方向之一. 作为高端装备制造业的重点发展方向和信息化与工业化深度融合的重要体现,大力培有和发展智能制造装备产业对于加快制造业转型升级,提升生产效率、技术水平和产品质量,降低能源资源消耗,实现制造过程的智能化和绿色化发展具有重要意义。

  • 2021-04-15
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电子支付的发展

所谓电子支付,是指从事电子商务交易的当事人,包括消费者、厂商和金融机构通过信息网络,使用安全的信息传输手段采用数字化方式进行的货币支付或资金流转。目前,电子商务在中国还大多集中在北京、上海、 广 州等网络发达的地区,这对于上网企业来说,把经济发达的地方做一个窗口、试点的策略是很正确的。中国还属于发展中国家,大部分城市上网的人口比例偏低,只有把一个地区做强了,才有精力去逐步发展下一一个城市。随着高科技的不断发展,电子计算机成为人们生活中不可缺少的工作工具,网络成为人们沟通的主要平台的时候,就真正到了中国电子商务发展的春天。贸易网络的建立会使经济的运作变得更加畅通无阻。同时,网上所销售产品的价格也会成为电子商务发展的瓶颈,因为对于受众来说,网上购物所需的费用除了货物本身的价钱以外,还需额外地支付,上网通讯费用,这就需要企业进一步明确预算,制定一系列的优惠方案。随着网络基础平台的不断完善,网站推广力度的不断加强,高科技的不断深入,必将会带来网上销售的热潮。

  • 2021-04-15
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python入门教程

Python可以单步直译运行。运行Python解释器或IDLE进入交互式命令行的环境,你可以在提示符号>>>旁输入代码,按Enter键,原因是“脚本语言”泛指仅作简单编程任务的语言,如Lua、Java等, 它们只能处理简单的任务,而Python是面向对象编程(0OP)的,支持异常处理和类型检查,Python的支持者较喜欢称它为一种高阶动态编程语言.

  • 2021-04-15
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大数据中的信息安全与安全的大数据

大数据已经成为时代的潮流, 开始冲去我们所处的信息时代。数据谭炸式增长已经成为当前信息化时代的重要特征,掌握和利周大数据资源的能力正成为组织竞争力的战略制高点。大数据必将重构信息技术体系和产业格局,影响各个应用领域,也将深刻影响国家网络与信息安全全局,利用大数据技术解决网络安全问题成为必然趋势,大数据安全性也是大数据技术应用的关注重点。以此将从大数据中的信息安全和安全的大数据两个方面对大数据技术进行阐述。

  • 2021-04-15
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Hadoop、MPP技术介绍、对比与应用

大数据(Big Data)的定义众说纷纭,从技术讲上它通常具备数据量大(volume)、数据类型多(variety)和数据处理和响应速度快(velocity)的特征。麦肯锡定义大数据为超过了常规数据库软件所能搜集/存储/管理和分析的规模的数据集。大数据处理技术可以认为是处理大数据以便从中获取价值的技术。大数据及其技术正在影响着IT产业,利用Hadoop和关系数据库混搭来解决大数据难题是当前通常采用的方法

  • 2021-04-14
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robot_wok自动化测试

Robot Framework 的架构是一个通用的验收测试和验收测试驱动开发的自动化测试框架(ATDD)。它 具有易于使用的表格来组织测试过程和测试数据。

  • 2021-04-14
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智慧养殖云平台

精讯云通用性物联网云平台,以行业解决方案为基础,解决传统云平台重链接轻体验的问题,在链接基础上升级前端显示效果与风格,集成智慧城市,智慧农业,环境监测等十余行业界面模板,是一套集合解决方案、数据采集、预警发布、远程控制、数据分析等为一体的物联网系统。

  • 2021-04-14
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DETR:基于 Transformers 的目标检测

最近可以说是随着 ViT 的大火,几乎可以说是一天就能看到一篇基于 Transformers 的 CV 论文,今天给大家介绍的是另一篇由Facebook 在 ECCV2020 上发表的一篇基于 Transformers 的目标检测论文,这篇论文也是后续相当多的 Transformers 检测/分割的 baseline,透过这篇论文我们来了解其套路.

  • 2021-04-12
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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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