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随机化算法大汇总

随机化算法(randomized algorithm),是这样一种算法,在算法中使用了随机函数,且随机函数的返回值直接或者间接的影响了算法的执行流程或执行结果。就是将算法的某一步或某几步置于运气的控制之下,即该算法在运行的过程中的某一步或某几步涉及一个随机决策,或者说其中的一个决策依赖于某种随机事件。

  • 2021-09-30
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通信行业:5G,来自时代的呼唤,掀起产业的变革

5G一旦得到应用并大规模普及,对社会意义重大,目前信息科技由移动互联向万物互联转变,但受制于无线通信技术的限制,导致物联网并没有规模化应用,当5G商用后,万物互联才能成为可能。如今,5G技术处在应用前期,从你芯片到通信设备厂商,从运营商到5G应用,整个行业呈现蓬勃发展态势。

  • 2021-09-30
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通信行业5G行业深度报告:5G量化系列之二,承载网的大变革

  深度量化分析5G承载网传输设备及光模块市场空间,解析受益标的。市场对5G承载网建设仅停留在定性认识的层面上,缺乏具体的量化分析。本报告根据未来5G承载网技术演进方向,从量化角度解析未来5G光模块及传输设备市场空间,并剖析相关领域的受益企业。

  • 2021-09-30
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概述物联网和物联网工程

物联网分为三层,感知、传输、应用,感觉后者被前者包含,即物联网技术属于物联网工程,就好比无线射频技术(RFID)可以称为物联网技术却不能称为物联网工程。但RFID却是物联网工程中重要的组成部分。

  • 2021-09-30
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聚焦物联网

近年来,在政策、技术、市场的多重利好驱动下,我国物联网产业发展迅猛,物联网应用迅速向各行各业渗透,带动物联网终端设备数量呈几何增长。据GSMA最新报告显示,2019年全球物联网设备连接数量达到110亿,到2025年全球物联网终端连接数量将达到250亿。对于一个传统家电厂商,要接入物联网,通常的方式是,从模组商拿到通讯模组,和家电设备进行通讯,从而接入到物联网平台。

  • 2021-09-30
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大数据入门

大数据分析帮助企业从当今巨大的数据资源中获得见解。人、企业和机器现在无时无刻都在产生大量的数据,大数据可以通过大数据分析工具来研究这些大量的数据来得出趋势、机遇和风险。直到现在,数据主要还是由在企业中工作的人员产生,数据通常具有特定的结构,它是支付消费、企业员工、物流送货等等记录的基础,这些数据对企业来说至关重要。

  • 2021-09-30
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大数据时代与大数据

习近平总书记在十九届中共中央政治局第二次集体学习时的重要讲话中指出:“大数据是信息化发展的新阶段”,并做出了“推动大数据技术产业创新发展、构建以数据为关键要素的数字经济、运用大数据提升国家治理现代化水平、运用大数据促进保障和改善民生、切实保障国家数据安全”的战略部署,为我国构筑大数据时代国家综合竞争新优势指明了方向!

  • 2021-09-30
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13S409建筑生活排水柔性接口铸铁管道与钢塑复合管道安装

13S409 建筑生活排水柔性接口铸铁管道与钢塑复合管道安装

  • 2021-09-06
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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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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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新型储能行业产业发展现状及趋势:暨CNESA+DataLink+2025年度储能数据发布

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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