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详解GaussDB数据库解决方案

数据库是IT行业的底层架构，然而GaussDB是华为生态的基础架构。 以下全部来自华为公开资料（GaussDB），只描述客观事实规律，百页PPT原稿联系对口。

  • 2021-03-15
  • 阅读859
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  • 87页
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人工智能专用SoC芯片IP需求分析

目前支持AI计算开发的半导体有独立加速器和 in-memory/near-memory 计算技术两种。独立加速器以某种方式连接到应用处理器，并且有一些应用处理器在设备上添加了神经网络硬件加速。独立加速器可以通过芯片与芯片的互连而实现了将硬件扩展到多个芯片的巨大创新，从而实现最高性能，in-memory 和 near-memory 计算技术主要满足减少能耗需求。

  • 2021-03-16
  • 阅读858
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  • 7页
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从小白到资深，一文讲清楚saas

SaaS 产品的收入具有了经常性、可预测的特点。 这使得，企业可以根据现金流进行规划，甚至通过融资，提前获取未来收入，来进行产品的增长和扩张。 同时，对于订阅者而言，无需购买硬件和中间件（前期成本），以及投入实施、维护、更新和管理的费用（后期持续投入成本），只需要连接网络即可使用，致使决策和投入成本都得到了大幅降低。 同时，后期也可根据业务的发展，升级套餐或增加数量（例如，使用的坐席人数），这些优势都致使 SaaS 软件更容易拥有大量客户，形成规模。

  • 2021-03-13
  • 阅读853
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中国信通院央国企数字化转型评估框架介绍(44页 PPT)

企 业 整 体 数 字 化 能 力 和 运 营 效 果 成 熟 度 模 型（ IOM M） ， 旨 在 衡 量 企 业 数字化转型整体进展的能力和价值指标 ， 可以有效的帮助企业定位当前转型所 处的阶段并找到与目标等级之间的差距 ， 从而更好的指导转型的落地实践过 程 。 从能力和价值两个维度衡量企业数字化转型能力建设水平和建设成效 ， 覆盖六大关键能力域和六大价值域 。 在能力维度 ， 评估对企业数字化转型至 关重要的六大能力 ； 在价值维度衡量企业数字化转型的六大关键成效 。

  • 2024-04-11
  • 阅读853
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  • 44页
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全球工业软件深度报告-国内外PLM-ERP-CRM-MES-CAX市场分析

工业软件应用于工业领域，是软件化的工业技术。工业软件指应用于工业领域， 以提高工业企业研发、生产、管理水平和工业装备性能的应用软件，其核心作用在于帮助工业企业提质增效降本，并增强企业在高端制造的竞争力。工业软件应用于计算机硬件、工业设备和基础软件或平台之上，支撑企业业务与应用，其内含工业知识与流程，以软件形式赋能工业企业，本质是软件化的工业技术。我 们总结工业软件功能主要有：1）信息流（数据）的采集与管理；2）工艺模型的构建与优化；3）设备的控制与调度。由于不同的行业生产流程与工艺差异明显，企业核心痛点不同，因此工业软件通用性较低，面向不同行业工业软件通常 存在较大差异，不同行业工业软件之间存在明显壁垒。

  • 2022-04-07
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西门子MES实践案例

MES系统是一套面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统。MES可以为企业提供包括制造数据管理、计划排程管理、生产调度管理、库存管理、质量管理、人力资源管理、工作中心/设备管理、工具工装管理、采购管理、成本管理、项目看板管理、生产过程控制、底层数据集成分析、上层数据集成分解等管理模块，为企业打造一个扎实、可靠、全面、可行的制造协同管理平台。

  • 2021-03-15
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【IEEETII】TC-GATN：用于工业过程中多变量时间序列预测的具有非线性范式的时间因果图注意网络

多元时间序列（MTS）预测在工业过程监测、控制和优化中起着重要作用。通常，工业MTS之间的分层交互行为形成了复杂的非线性因果特征，这极大地阻碍了现有预测模型的应用。研究发现，图注意力网络（GAT）为应对这一挑战提供了技术思路。然而，节点信息的未知有向图和线性转换使得传统的GAT在工业领域不太受欢迎。在这篇文章中，我们提出了一种新的预测模型，称为具有非线性范式的时间因果图注意力网络（TC-GATN），以充分捕捉工业MTS的固有依赖性。具体来说，利用关于格兰杰因果关系的图学习算法来提取多个变量之间的潜在关系，以引导层次结构的定向边连接。然后，引入位于图邻域空间中的并行门控递归单元编码器，对节点特征进行非线性交互，实现自适应变换和传输。自我注意机制进一步用于聚合所有阶段的编码器隐藏状态。最后，补充了一个时间的模块来处理来自图层的信息，实现了令人满意的预测。通过甲醇生产和氯硅烷蒸馏的两个实际数据集验证了TC-GATN的可行性和有效性

  • 2024-09-09
  • 阅读845

神经网络反向传播算法的核心公式推导

这个公式是反向传播算法的核心公式。 它描述了如何将第 l+1 层的误差逐层传递回第 l 层，是神经网络反向传播算法的核心之一。 如果不会推导这个公式，也不影响神经网络的学习，直接记住它就行。但如果想更深入地进行理解，那就请继续往下看，我们一起来推导这个公式。 要推导这个，我们需要从神经网络的前向传播和反向传播的基本公式开始。（这里只推导这个数学公式，不对神经网络反向传播算法作介绍。）

  • 2025-02-05
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