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计算机发展历史

电脑的发展历史 电脑的学名叫计算机,电脑是用来做计算的。在古时候,人们最早使用的计算工具可能是手指,英文单词“digit”既有“数字”的意思,又有“手指“的意思。古人用石头打猎,所以还有可能是石头来辅助计算。 缺点:手指和石头太低效了 后来出现了”结绳 “记事。 缺点:结绳慢,绳子还有长度限制。 又不知过了多久,许多国家的人开始使用”筹码“来计数,最有名的就要数咱们中国商周时期出现的算筹了。古代的算筹实际上是一根根同样长短和粗细的小棍子,大约二百七十几枚为一束; 多用竹子制成,也有用木头、兽骨、象牙、金属等材料制成的。数学家祖冲之计算圆周率时使用的工具就是算筹。 算筹的缺点:使用算筹计算太麻烦了,很不方便——计算时需要慢慢摆放。

  • 2021-08-02
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智能SD卡远程支付交易流程远程支付交易主要利用移动通信网络进行

智能SD卡是将NFC技术和SD卡技术相结合,可实现远程支付和现场支付的一种移动支付产品。该产品基于NFC标准技术,支付应用和射频模块分离。射频模块和天线可以在在移动终端中(支持SWP协议)或直接在SD卡上(双界面SD卡模式)。

  • 2021-06-29
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NLP≠NLU,机器学习无法理解人类语言

“自然语言处理”(Natural Language Processing,NLP)的目的与此相反,它不是以人类顺应机器的方式学习与它们沟通,而是使机器具备智力,学习人类的交流方式。其意义更为重大,因为技术的目的本来就是让我们生活得更轻松。 自然语言处理,实际上是人工智能和语言学的交叉领域,但多年来,仅在语音转录、语音命令执行、语音关键词提取的工作上兢兢业业,规规矩矩,应用到人机交互,就显得十分吃力。

  • 2021-08-23
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HP服务器技术交流-v300-

动态硬件分区允许不活动的单元板被激活以及活动的单元板被隔离---这一切都是在线完成,不需要重新启动或者中断业务系统。

  • 2021-06-30
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2-金浩-3-FFA2019分论坛开源大数据-金浩

流处理的基准测试存在的问题 1测试集不能反映真实的应用场景 1集群测试的负载不够大 到度量指标只适用少部分计算场景 测试集基于代码的方式,用户学习成本较高 TPC-DS:作为大数据批处理领域最流行基准测试之一,模拟了数据仓库,反应真实的应用场景

  • 2021-06-29
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OpenStack云计算基础架构平台技术与应用项目1_认识OpenStack_-美化版

最基本的概念是通过网络将庞大的计算处理程序自动拆分成无数个较小的子程序,再交由服务器集群组成的庞大系统进行搜索.计算、分析之后,将处理的结果返回给用户,通过这样的计算处理,可以使最终用户在数秒之间处理数以万计的数据量。

  • 2021-06-23
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一种基于智慧城市大数据的监测预警系统

本实用新型公开了一种基于智慧城市大数 据的监测预警系统,通过防护盖和柔性防护垫的 配合设置可对显示屏、功能按键组和扬声器等易 损部件进行保护,增加部分部件的使用寿命,通 过插板槽、插销、插板和插销孔的配合设置可使 防护盖和安装座之间可结合或分离,通过处理 器、电动伸缩杆和复位弹簧的配合设置可控制插 销和插销孔的结合与分离,通过弹簧和挤压柱的 配合设置可在插销与插销孔分离后及时的使防 护盖与安装座之间分离,通过压力传感器和处理 器的配合设置可在防护盖与安装座结合时关闭 对显示屏、功能按键组和扬声器的电源供应,达 到节约能源的效果,本实用新型可提高显示屏、 功能按键组和扬声器等易损部件的使用寿命,同 时能够节约电源。

  • 2021-06-23
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技术解析|大型电力变压器稳定性试验方法探究

稳定性试验是校验变压器各项保护功能的有效手段,是已投运变压器长期正常运行的基础。对于电压等级高、大容量的电力变压器,在一次侧输入试验电流时,二次侧感应电流很小,不利于保护装置识别,常规伏安相位法测量值不精确。本文对变压器稳定性试验中加大二次侧电流方案与实施方法进行了探讨,以期提升试验精度与有效性。

  • 2021-05-31
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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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AI4SE行业现状调查报告(2026年)

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