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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
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数字化转型与智能制造,概念异与同

新冠疫情爆发以来,“数字化转型”突然被频频提及,成为“网红”术语。新冠疫情让制造企业对数字化转型有了更加深刻的感受和更加迫切的需求。一夜之间,数字化经营能力已经成为制造企业最基本的生存能力。然而,制造业圈内一向概念术语众多,比如智能制造、工业互联网、人工智能、数字孪生、数字化转型...让人眼花瞭乱,不知从何下手。可以说,概念术语多如麻,乙方产品各自夸。数智时代要有数,赋能赋智全靠它。技术本是同林鸟,融合应用不分家。智造转型异与同?区分角度讲方法。

  • 2021-02-26
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什么是平均故障间隔时间(MTBF)?

MTBF(平均故障间隔时间)是一种用于预测机械设备故障之间时间的计算方法。接下来,我们将讨论MTBF的计算方法、需要注意的陷阱,以及如何提高MTBF。

  • 2025-01-14
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云端的智能应用软件架构及技术要点

针对油气智能平台的应用集成写的一篇总结,本文用于梳理在一个智能平台中的智能场景应用的软件开发与集成技术,用以在后期指导基于人工智能的软件开发。因为该技术具有一定的通用性,就发出来了。2019年9月的稿,2020年4月修改了一部分,仅供参考。

  • 2021-02-26
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关于矿山安全先进适用技术装备推广与落后技术装备淘汰目录的公示(2024)

根据《矿山安全先进适用技术装备推广与落后技术装备淘汰目录管理办法(试行)》(矿安〔2022〕82号),国家矿山安全监察局组织编制了《矿山安全先进适用技术装备推广目录(2024年)》(附件1)和《矿山安全落后技术装备淘汰目录(2024年)》(附件2),现进行公示。如有异议,请在公示期内书面反馈意见(联系方式附后)。

  • 2024-04-23
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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
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终于有人把区块链讲明白了

区块链可以借由密码学,串接并保护内容的串联交易记录(又称区块)。在区块链中,区块内容具有难以篡改的特性,每一个区块都包含了前一个区块的加密散列、相应时间戳记以及交易数据(通常用Hash树计算的散列值表示)。用区块链串接的分布式账本能让交易双方有效地记录交易,且可永久查验。

  • 2021-02-24
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基于pytorch+Resnet101加GPT搭建AI玩王者荣耀

在图中设定下,Android指针坐标(X,Y)对应minitouch坐标(1080-Y,X):即在点按屏幕中某点时,安卓调试显示的(X,Y)在.json文件中的坐标应为(1080-Y,X)。'check_json.py'为调试和生成本地.json按键映射文件的脚本。此外,'处理训练数据5.py'中:‘加一技能’,‘加二技能’,‘加三技能’,‘购买’变量也许进行同样处理。运行 “训练数据截取_A.py” 时可以通过按键操控角色,这时就可以生成训练用的数据,如果没有操控则会生成一个空文件夹和空json文件。

  • 2023-04-24
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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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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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