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基于深度学习的特征提取和匹配

计算机视觉需要图像预处理,比如特征提取,包括特征点,边缘和轮廓之类。以前做跟踪和3-D重建,首先就得提取特征。特征点以前成功的就是SIFT/SURF/FAST之类,现在完全可以通过CNN模型形成的特征图来定义。

  • 2021-08-17
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利用开源威胁信息分析APT活动的实践.360企业安全

高级持续性威胁,一个组织或团伙,长期针对特定目标(通常是高价值信息系统和关键基础设施的拥有方),通常有良好的资源支持,通常有国家背景,攻击目的主要为信息窃取或潜伏破坏,现实空间的间谍与特种侦察破坏小组在网络空间中的映射。

  • 2021-07-26
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理解Spring:AOP的原理及手动实现

到目前为止,我们已经完成了简易的IOC和DI的功能,虽然相比如Spring来说肯定是非常简陋的,但是毕竟我们是为了理解原理的,也没必要一定要做一个和Spring一样的东西。到了现在并不能让我们松一口气,前面的IOC和DI都还算比较简单,这里要介绍的AOP难度就稍微要大一点了。

  • 2021-06-30
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GPU工作原理概述及计算库

GPU缩写为Graphics Processing Unit的,一般称为视觉处理单元。GPU被广泛用于嵌入式系统、移动电话、个人电脑、工作站和电子游戏解决方案当中。现代的GPU对图像和图形处理是十分高效率的,这是因为GPU被设计为很高的并行架构这样使得比通用处理器CPU在大的数据块并行处理算法上更具有优势。

  • 2021-08-31
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07K203建筑空调循环冷却水系统设计与安装

07K203建筑空调循环冷却水系统设计与安装

  • 2021-09-01
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建设节能型、管理型数据中心新理念、新技术项目研讨会

数据中心发展历程与面临的挑战,如何构建绿色节能和可管理的数据中心,布线系统目前机房存在的问题和未来的发展方向

  • 2021-06-28
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如何更深刻的理解数据治理?

数据治理是一个通过一系列信息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统,这些过程按照达成共识的模型来执行,该模型描述了谁(Who)能根据什么信息,在什么时间(When)和情况(Where)下,用什么方法(How),采取什么行动(What)。

  • 2021-07-05
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微服务实战(四):服务发现的可行方案以及实践案例

这是关于使用微服务架构创建应用系列的第四篇文章。第一篇介绍了微服务架构的模式,讨论了使用微服务架构的优缺点。第二和第三篇描述了微服务架构内部的通讯机制。这篇文章中,我们将会探讨服务发现相关问题。

  • 2021-06-26
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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智能网联汽车(车联网)蓝皮书(2025年)

报告围绕智能网联汽车产业高质量发展主题,从全球态势、场景应用、技术趋势三大维度系统梳理了产业发展现状,深入剖析了智能网联汽车在汽车、交通、城市治理等领域的价值释放路径,提出了推动产业高质量发展的举措建议与发展展望。

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低空产业高质量发展路径与策略研究报告(2025年)

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人工智能赋能中小企业高质量发展研究报告(2025年)

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AI4SE行业现状调查报告(2026年)

报告以《智能化软件工程技术和应用要求》《面向软件工程的智能体技术和应用要求》等系列标准为参考,聚焦AI4SE发展现状及落地成效。内容以行业调查结果为基础,对软件工程各阶段的智能化转型现状、落地效能提升情况、未来发展趋势、挑战与机遇等维度进行了深入分析。

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