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一种楼宇智能显控终端用固定支架

本实用新型公开了一种楼宇智能显控终端用固定支架,一种楼宇智能显控终端用固定支架,包括底座,底座的上侧壁面固定连接有调节结构,调节结构包括主杆,主杆的内侧壁面滑动连接有副杆,主杆的外侧壁面螺接有套筒,副杆的上侧壁面固定连接有弹簧圈,副杆远离底座一端转动连接有显示结构,显示结构包括主框架、连轴和副框架,副框架转动连接于主框架的内侧壁面,连轴转动连接于副杆的内侧壁面,可使用调节结构对显示结构进行高度的调整,得以达到更好的使用高度,同时还可以通过显示结构对观测的角度进行调整,调整后的高度以及角度均可进行固定,得以提高工作效率。

  • 2021-04-28
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一种智能楼宇用人脸识别装置

本实用新型提供了一种智能楼宇用人脸识别装置,属于安防领域。该智能楼宇用人脸识别装置,包括升降组件、横杆、伸缩组件和人脸识别摄像头。所述电机的驱动轴与所述螺杆传动连接,所述螺杆表面螺纹连接有螺纹套。所述横杆的一端与所述螺纹套固定连接,所述横杆连接有安装座;所述人脸识别摄像头安装于所述安装座一侧;控制伸缩杆伸缩推动支撑杆绕端部铰接处旋转,使得安装座伸出,通过控制电机旋转,带动螺杆转动,使得螺纹套受螺杆的推力上下移动,横杆与螺纹套固定连接,进而带动横杆上连接的人脸识别摄像头上下滑移,用于调节不同高度的使用,在不使用时通过伸缩杆拉动支撑杆,进而带动人脸识别摄像头回缩,便于调节操控。

  • 2021-05-03
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智能建筑-华为解决方案知识讲解

智能建筑是以建筑为平台,结合现代化技术,将建筑物的结构、设备、服务和管理根据用户的需求进行最优化组合,为用户提供一个高效、舒适、便利的人性化建筑环境。 智能建筑技术集现代科学技术之大成,综合运用现代建筑技术、计算机技术、通讯技术和自动控制技术,开发出楼宇自动化系统、办公自动化系统和通信自动化系统,保障新型建筑的安全、高效、便捷、节能、环保。

  • 2021-04-21
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大数据如何塑造材料科学家的新世界?

在材料科学领域,数据作为记录材料信息的一种方式,已经变得越来越普遍。过去,材料科学是实验室中的不断进步的。为了制造出稳定、明亮的电灯,爱迪生做过几千次试验,才发现了合适的灯丝材料钨。而现在,人们发现材料中原子及排列可以决定材料的内在性能,更多理论模拟的方法可供利用,很多材料性质可直接预测。材料科学家们便像“钢铁侠”一般,随心所欲地创造新型材料。

  • 2021-04-23
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Atlassian数据中心终极指南

随着组织不断发展,其需求和要求也在随之发生变化。例如,寻找可扩展的企业级解决方案可能是当务之急,因为会有更多的用户访问您的应用程序。您可能已经经历了应用程序停机或性能下降的情况,并且缺乏扩展应用程序的能力。这就是所谓的“引爆点”。当您遇到“引爆点”时,重要的是找到一种解决方案,该解决方案不仅可以扩展以满足您的用户需求,而且还需具有足够的可靠性

  • 2021-04-21
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软件开发技术的八大趋势

科学技术的发展从来就没有停止过前进的脚步,只有紧跟技术的发展,才能在企业的竞争中立于不败之地。软件设计与开发也是一样。未来的软件开发趋势有八个。 在众多的软件开发技术中,AI是热点。在过去的五年里,AI发展迅猛。如今,机器也可以像人脑一样的思考问题了。人们所说的AI技术包括机器学习、深度学习和神经网络。

  • 2021-04-17
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大数据流式计算_关键技术及系统实例

大数据计算主要有批量计算和流式计算两种形态,目前,关于大数据批量计算系统的研究和讨论相对充分,而如何构建低延迟、高吞吐且持续可靠运行的大数据流式计算系统是当前亟待解决的问题且研究成果和实践经验相对较少.总结了典型应用领域中流式大数据所呈现出的实时性、易失性、突发性、无序性、无限性等特征,给出了理想的大数据流式计算系统在系统结构、数据传输、应用接口、高可用技术等方面应该具有的关键技术特征,论述并对比了已有的大数据流式计算系统的典型实例,最后阐述了大数据流式计算系统在可伸缩性、系统容错、状态一致性、负载均衡、数据吞吐量等方面所面临的技术挑战.

  • 2021-04-17
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智慧物联网平台(完整版)

随着物联网技术的发展,物联网并不仅仅是一种网络,而是一个新的生态环境,它描述的本质是物品和网络连接在一起,并可使用单个或者多个的终端设备对它们进行各种控制和使用。 传统物联网项目开发存在的设备管理成本高昂、架构僵化、系统风险大、投入产出低、开发周期长、落地慢等痛点问题。 北京西岐网络认为,只有在物联网应用平台上,有深度的数据足够多时,才能提前预知物联设备实施运行况,以及潜在的风险,统计分析,提供更好的产品服务和深层次的应用。

  • 2021-04-17
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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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