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全文检索系统整体方案

1) 系统提供模糊检索、分类搜索、高级复合搜索、全文检索、图片内容检索、跨库检索等多种检索途径; 2) 支持字索引和词索引; 3) 检索条件具有完整的关键词布尔逻辑运算AND、OR、NOT能力,支持复合式布尔逻辑运算查询,并且可以配合多组左括号"("与右括号")"作关键词查询优先级的设置; 4) 提供用户多次递进查询的功能,用户可根据上一次查询关键词得到的检索结果集,增加查询关键词与缩小搜索日期范围,而得到更准确的查询结果集; 5) 能够支持对以上文件中的中文(简体/繁体)、英文、日语、韩语内容实现关键字检索; 6) 支持对Word、TXT、PDF等多种主流文档格式全文检索,并提供开发接口以支持特殊文档格式的全文检索; 7) 在数据源数据发生更新时,能在索引库中反映出来,保证搜索的信息为最新,即支持增量索引机制; 8) 用户可自行设定时间,让系统自动定时进行更新索引; 9) 对于百万级记录数的搜索以及结合模糊搜索等查询方式,搜索时间不得超过10秒; 10) 提供跨数据源、数据格式的搜索; 11) 同过相关性搜索,能够把和搜索条件相关联的信息搜索出来; 12) 不但能够对图片的描述信息进行搜索,还能对图片内容的检索;

  • 2021-04-17
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  • 24页
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锂电池生产过程图解,超详细!

“锂电池”,是一类由锂金属或锂合金为负极材料、使用非水电解质溶液的电池。由于锂金属的化学特性非常活泼,使得锂金属的加工、保存、使用,对环境要求非常高。

  • 2023-09-08
  • 阅读318

机电一体化专业必备知识与技能手册

我国当前处于科技技术不断发展的社会中,所以使得全球化和信息化都得到了极大的提升,我国科技的提升促使了智能制造时代的到来

  • 2022-02-01
  • 阅读318
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  • 440页
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超声波探伤

智能技术的发展与网络技术的发展有着重要的联系,两者相互包容,所以在智能制造的时代下机械设计的工作不但要对智能技术进行应用

  • 2022-02-07
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  • 448页
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模块化数据中心机房技术方案书

模块化数据中心机房方案,是当今行业中主流及领先的应用方案,在各行业的大中小型机房中广泛应用,并受到行业专家及用户高度认可。并对其便捷性,可扩容性、低运营成本(节能高效性)、高可管理性、整洁美观给予了高度评价。 此项目考虑到机房布局,机柜数量等特定因素,同时考虑到后续扩容的便利性,支持在线扩容无需掉电及避免二次工程及施工、节能突出节约运营及维护成本、方案整体美观整洁兼容性好、维护时避免因不同厂家设备损坏出现扯皮,故障界面不清晰等问题。

  • 2024-11-28
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设备关键指标—MTBF和MTTR

提到企业的设备关键指标,很多人就会想到MTBF和MTTR,我们来聊一聊MTBF和MTTR是什么,在设备管理工作中又是如何应用的。

  • 2025-02-23
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【IEEETIM】Effinformer:一种基于深度学习的DC-DC双向变换器数据驱动建模

本文提出了一种基于深度学习(DL)的数据驱动建模方法,以精确建模和识别广泛用于可再生能源系统(RES)的直流-直流双向转换器。与需要处理大量电路参数并导致模型往往复杂且昂贵的基于电路理论的方法相比,基于DL的方法产生了更简约的模型。然而,典型的DL方案在准确性、稳定性和计算复杂性方面仍然存在局限性。为此,我们提出了一种名为efficient Informer(Effinformer)的端到端DL框架,该框架利用稀疏自注意、一种新颖的基于扩张因果卷积的提取操作和一种增强的解码器来最小化计算复杂性,同时提高建模精度和速度。通过实验结果和分析,与现有的建模技术和当前最先进的DL技术相比,所提出的Effinformer表现出优越的性能。然后,我们将所提出的网络进一步扩展到长期预测场景,以展示其出色的泛化能力和优雅的鲁棒性。大量实验表明,从处理纹波干扰和异常值的角度来看,Effinformer更有利于提高预测的准确性和可靠性。这一特性使其在实际工程应用中非常有利。

  • 2024-05-11
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LeCun预言的自监督模型来了:首个多模态高性能自监督算法,语音、图像文本全部SOTA

自监督学习能在各种任务中学习到分层特征,并以现实生活中可使用的海量数据作为资源,因此是走向更通用人工智能的一种途径,也是深度学习三巨头之一、图灵奖得主 Yann LeCun 一直推崇的研究方向。

  • 2023-01-25
  • 阅读317
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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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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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