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美滴产品管理&产品规划&产品型谱&产品研发

产品型谱需求: 产品企划可以很方便地管理产品总型谱和各类型谱;管理产品企划、开发、上市、退市等产品生命周期转变;对主销和以及非主销、将淘汰、淘汰机型等进行差异控制; 推广销售人员可以全面了解产品线变化; 实现按销售区域、国家、大客户等不同市场要求的销售型谱和下单管控;

  • 2023-03-25
  • 阅读433

艾森折-百渡组织与岗位级别体系优化咨询项目

1. 组织结构和创业文化尚未实现最优化的匹配 – 创业文化与组织规范化管理要求之间的矛盾需要被很好的平衡与兼顾。成长为上市公司后 ,百渡更需要既保持原来的创业激情和动力,又能使公司逐步走向规范化,满足外部市场 的监控要求。 – 组织架构决定了公司如何统筹协调、职责如何分工合作、以及公司如何整体控制,因此合 理的组织能够保障业务绩效的实现, 以及持续的发展。 2. 管理人员的能力和观念尚未跟随企业的发展阶段而转变到位 – 企业发展到一定阶段后,需要在公司的战略规划指引下、有重点、分步骤地整体推进,“ 集团作战”将取代“各自为战”。因此,管理人员的能力和观念需要向规划能力、协调能 力,以及全局意识等方向转变。 3. 经历了快速发展之后,人力资源管理系统尚未及时进行优化升级

  • 2023-03-27
  • 阅读433

JIM图像深度学习在机械设备故障诊断中的应用

随着工业的发展,越来越多的关键机械设备产生了对有效故障诊断的迫切需求,以确保安全运行。在过去的几十年里,研究人员探索并开发了各种方法。近年来,基于深度学习的故障诊断技术发展迅速,在机械设备故障诊断领域取得了令人满意的结果。然而,很少有综述系统地总结和整理这些特殊的图像深度学习方法。为了填补这一空白,本文重点全面回顾了过去5年来机械设备故障诊断专用图像深度学习的发展。一般来说,基于故障图像深度学习的典型图像故障诊断通常包括数据采集、信号处理、模型构建、特征学习和决策。首先,介绍了信号预处理的方法,并简要比较和分析了几种常见的将信号转换为图像的方法。然后,阐述了深度学习模型的原理和变体。此外,总结了现阶段遇到的困难和挑战。最后但同样重要的是,总结了这项工作的未来发展和潜在趋势,希望这项工作能够促进和激励该领域研究人员的进一步探索。机械设备 图像形成·小样本·深度学习·故障诊断

  • 2025-02-01
  • 阅读432

电气设备故障诊断法“六诊、九法、三先后、六先后”

电气设备故障诊断法“六诊、九法、三先后、六先后”

  • 2024-10-20
  • 阅读432

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
  • 阅读430
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  • 80页
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矿井废水处理技术与工艺

焦化废水是炼焦、煤气在高温干馏、净化及副产品回收过程中,产生含有挥发酚、多环芳烃及氧、硫、氮等杂环化合物的工业废水,是一种高CODcr、高酚值、高氨氮且很难处理的一种工业有机废水。其主要来源有三个:一是剩余氨水,它是在煤干馏及煤气冷却中产生出来的废水,其水量占焦化废水总量的一半以上,是焦化废水的主要来源;二是在煤气净化过程中产生出来的废水,如煤气终冷水和粗苯分离水等;三是在焦油、粗苯等精制过程中及其它场合产生的废水。

  • 2023-03-11
  • 阅读430

可爱的Python(高清中文版)

从行业分布来看,以产业互联、供应链、AI、大数据、云服务为代表的新兴科技领域为主导,出现了许多饱受资本和市场青睐的领跑者。

  • 2022-02-05
  • 阅读430
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  • 420页
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去中心化的5G国际漫游清结算现状与探讨

总结了当前运营商国际漫游结算解决方案中的痛点与难点,并对其进行分析与研究。通过引入区块链技术,分析去中心化架构在运营商国际漫游清结算场景中的结合点与优势。介绍了较为成熟的去中心化运营商国际漫游清结算解决方案来进一步分析与验证其优势,引出二者结合的发展前景与建议。

  • 2022-01-04
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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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