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智能穿戴设备物联网解决方案

物联网给消费类电子产品的设计人员带来了许多设计和测试挑战,其中电池供电时间是许多物联网设备的关键指标。功率管理在可穿戴设备技术中至关重要,因为功率管理差会导致电池耗干而,电池续航时间则直接影响产品的实际使用。

  • 2021-09-28
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数字化转型与人工智能

以云计算、大数据、人工智能与物联网为代表的数字技术,其能量在持续释放。在这些层出不穷的数字技术的驱动下,价值链正破裂重塑,新生态系统不断涌现,行业边界变得越发模糊,越来越多的传统企业都在试图通过重构自身业务模式来从容应对行业变革,并跨越传统的行业界限扩展其业务。同时,那些不断涌现的以数字技术创新为驱动的公司,正在利用其领先的技术能力成为行业的搅局者、颠覆者。我们看到,企业的数字化转型在打破原有游戏规则的同时,给社会、经济及个人带来了革命性的改变。

  • 2021-09-08
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苏宁数据中台架构实践

? OLAP 是底层的加速、查询引擎,底层支持 Druid、ES、PGCitus 集群,类似 Presto,跟 Presto 不同的是 OLAP 会主动对数据进行 Cube 预加速。 ? 百川是指标平台层,让用户建模、定义指标,对外提供指标查询服务。百川主要支持的建模方式是:星型模型。 数据建模自然离不开维表维度,UDMS 系统就是来定义、管理所有维度、维表,目前收录了整个集团近 200 多个维度,对外提供维度、维表信息服务。 ? 天工是类似 Tableau、Superset 的可视化报表设计平台,与这些 BI 软件最大的不同点是,天工基于百川的指标、UDMS 的维度来制作报表,数据来源已经高度标准化、归一化。 目前商业报告分析工具:Cognos、阿里 QuickBI 等,是将数据建模、可视化设计能力放到一起,这是天工与它们的最大区别。

  • 2021-09-08
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骆利群院士最新Science综述:神经环路架构,激发新的AI

在前馈抑制中,抑制性神经元接收来自突触前兴奋性神经元的输入,抑制性和突触前兴奋性输入都汇聚到突触后神经元上。在反馈抑制中,抑制性神经元接收来自兴奋性神经元的输入并将其投射回兴奋性神经元,通常在其突触前末梢。

  • 2021-09-15
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中国科学院院士骆清铭:“看见”大脑

脑科学被公认为是自然科学的最后疆域,吸引了全世界众多科学家为之奋斗。在过去一个世纪,脑科学研究取得很大进展,但对大脑这一最复杂的器官如何运行,人们仍然知之甚少。特别是大脑如何感知外界、如何做出决策、如何左右情绪等复杂的脑功能,人类依然是盲人摸象,未知远大于已知。

  • 2021-09-15
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未来10年,最具颠覆性的5大指数型技术

在第四次工业革命中大展身手是完全可能的。亚伯拉罕·林肯、史蒂夫·乔布斯和彼得·德鲁克有一些共同点,因为他们都曾说过“预测未来的最佳方式是创造未来”。不管他们的原话是什么,他们的判断是正确的。 数字技术以前所未有的速度推动着变革。需要明确的是,我们推动变革的动机绝不是防御性的。相反,每一次变革都是一次机遇,第四次工业革命给世界带来了前所未有的机遇。

  • 2021-10-13
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2021年中国企业数字化发展研究报告

数据显示,2021年中国数字经济规模预计将达47.6万亿元,在国家政策、社会需求等因素的推动下,各产业都开始了不同程度的数字化改造。产业数字化有利于企业探索新的市场机遇,助推企业市场份额和营业收的提升,为企业带来绩效回报的增长。

  • 2021-10-13
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声波清灰技术在水泥余热发电SP炉中的应用

本文介绍了声波清灰技术在水泥余热发电窑尾SP炉中的应用,声波清灰技术解决了SP炉受热面管束的清灰问题,有效保证了SP炉的热交换效率,可提高余热锅炉出力,增加发电量,减少维护费用,降低维护量,显著提升经济效益,也有助于企业安全生产。

  • 2021-10-13
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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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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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CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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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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