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制造企业如何实现线边物流升级|线边物流专题(一)

线边物流(Logistics for Assembly Line)是指车间内为生产线加工制造提供的物流服务。空间上从车间入口的物料交接区开始,到车间内的物料缓存区,再至生产线的每个工位,以及上游工位到下游工位之间的物料运转,器具和物料的逆向物流,直至成品下线及车间内暂存区。

  • 2021-09-23
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大数据-入门交流-1.0

大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段,处理的数据量通常是TB级,甚至是PB或EB级的数据,这是传统数据处理手段所无法完成的,其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等,汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。

  • 2021-09-22
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传感器技术及其应用

传感器技术广泛应用于工业生产、家电行业、智能产品、交通领域、航天技术、海洋探测、国防军事、环境监测、资源调查、医学诊断、生物工程甚至文物保护等领域。 传感器技术与通信技术和计算机技术一起分别构成信息技术系统的“感官”、“神经”和“大脑”,是现代信息产业的三大支柱之一。

  • 2021-09-23
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大数据与大数据安全介绍与应用

大数据这一概念是基于云计算技术产生的,大量用户数据都是存在于云端当中的,大数据下的网络安全实现的路径更加丰富.本文说明了大数据下网络安全技术具有计算能力强,服务方便,节约资源,用户的网络数据安全性高,数据的共享性强等特点,还介绍了大数据下的计算机网络安全现状,包括网络病毒,网络系统漏洞,网络管理等方面的安全问题.进一步地,从防火墙技术,应用系统安全,防病毒技术等方面,提出了大数据下网络安全防范措施,对相关领域的技术人员具有一定指导性作用。

  • 2021-09-22
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ESG现代应用程序开发安全24页

ESG现代应用程序开发安全24页

  • 2021-09-24
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多图详解边缘计算系统的组成及概念

1. 组成部分:边缘计算系统由云、边、端三部分组成,每部分的解决方案不止一种。本文的云组成部分选择Kubernetes,边组成部分选择KubeEdge,端组成部分选择EdgeX Foundry。 2. 概念解析:对组成边缘计算系统的云、边、端三部分涉及的相关概念进行说明。

  • 2021-09-23
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Machine Learning-算法汇总介绍

那么算法很多,如何做好分组有助于我们更好记住它们,作者给出了2条算法分组的方式: ? The first is a grouping of algorithmsbythe learning style.(通过算法的学习方式) ? The second is a grouping of algorithmsbysimilarity in formorfunction (like grouping similar animals together).(通过算法的功能) 下面就会从这2个角度来阐述一下机器学习的算法。

  • 2021-09-28
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中国电子技术标准化研究院2020年信息物理系统建设指南40页

中国电子技术标准化研究院2020年信息物理系统建设指南40页

  • 2021-09-28
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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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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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