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机器学习模型设计过程和MEMSMLC

一旦您熟悉了开发步骤并掌握了机器学习项目中的要点,就能够开发有价值的机器学习应用。此外,意法半导体提供解决方案,以促进边缘机器学习得到广泛应用并发挥全部潜力。本文描述了机器学习项目的必要开发步骤,并介绍了ST MEMS传感器内嵌机器学习核心(MLC)的优势。

  • 2022-01-05
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自动化机器学习平台的技术现状及趋势

数据科学平台,当前在一定程度上越来越关注与面向机器学习的关联性分析。而这个技术重点,其实就是围绕以机器学习方法,进行从数据存储、获取、处理、特征提取、方法及参数选择、训练、部署、应用挂接等这个大过程、大闭环的实现。从这个角度,数据科学平台、开始与数据分析平台、机器学习平台、人工智能平台具有了越来越多的同质性。

  • 2022-01-05
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ZigBee短距离无线通信技术概述

ZigBee技术是一种具有统一技术标准的短距离无线通信技术,其物理层和数据链路层协议为IEEE 802.15.4协议标准,网络层和安全层由ZigBee联盟制定,应用层的开发应用根据用户的应用需要,对其进行开发利用,因此该技术能够为用户提供机动、灵活的组网方式。

  • 2022-01-05
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浅谈小机下移之NUMACPU及应用部署

NUMA是NonUniform Memory AccessArchitecture非统一内存访问架构的缩写。在此之前是对称多处理器(SMP)架构,即服务器中各CPU都是对称的,共享相同的物理内存、IO等资源,每个 CPU访问内存中的任何地址所需时间是相同的,SMP通常也被称为一致存储器访问架构(UMA)。SMP这种共享的架构决定了SMP的扩展能力有限,任何一个共享的环节出现瓶颈都会影响扩展能力,特别是内存资源,每个CPUCore都是通过共享的北桥控制器来访问内存,随着core数量的增加,内存访问冲突也会成倍增加,容易造成CPU资源的低效浪费, 即使增加CPU,性能也无法得到线性增长。

  • 2022-01-05
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系统安全漏洞修复认识思考

说到安全,大家经常谈的可能是网络安全、纵深防御、主动自适应防御这些偏宏观的话题,也深知系统安全漏洞的危害、及时修复的必要性。 本文将以微观角度,从G行系统安全漏洞修复实践出发,阐明漏洞修复分析评估及基本原则,经验总结思考及未来展望。抛砖引玉,希望能和大家重新认识和理解系统安全漏洞修复工作,更加重视安全漏洞工作,共同改进和提升漏洞修复工作方式、技术手段和效率。

  • 2022-01-05
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探索RocketMQ主备同步机制

RocketMQ是一款开源的分布式消息中间件,在互联网及传统行业中应用广泛。作为分布式系统,RocketMQ通常以集群模式建设,从而为上层应用提供消息生产、消费的负载均衡及消息系统的高可用性。RocketMQ通过Master-Slave间的数据复制实现了数据安全,从而保证了消息数据的高可用性。

  • 2022-01-05
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5G在A化工企业VOCs监测溯源的应用研究

A化工企业作为流程工业的典型代表,具有工艺复杂、生产场景多样化、设备厂线杂而多等特点,且存在着大量高密度泛在连接场景,同时伴随着高温、毒气、灰尘和易燃易爆等恶劣环境。在这些高危场景中,由于3G、4G和Wi-Fi等传统无线数据传输方式难以满足工业场景下低时延、高可靠和抗干扰等需求,数据采集与设备远程控制主要基于有线光纤实现。化工行业诸多应用场景亟需低时延、高可靠无线数据传输与控制通信方式,在此背景下,对基于5G+边缘计算能力的智能控制系统在某化工企业核心设备内的在线监测、溯源预警、管控修复功能进行了研究。

  • 2022-01-19
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“5G+工业互联网”采矿智能化顶层设计和技术应用研究

当前,5G技术正在加快与北斗、采矿工业物联网、人工智能、大数据和数字孪生等技术融合。研究了基于“5G+工业互联网”的采矿行业智能化技术体系:通过“云物大智移”与井工矿、露天矿的生产、管理、服务应用场景深度融合,提出采矿智能化的顶层设计,并重点介绍基于数字孪生的人机协同系统和数智中台的设计,推动采矿行业生产进入智能化阶段。通过实际研发应用,证明“5G+工业互联网”满足采矿作业要求和智能化要求,对提高矿山作业安全、生产效率和质量产出效果显著,应用数字孪生和数智中台技术能够更加逼真、更加智能、更加有效、更加安全地提升矿山整体经济效能,同时也为该技术体系的深入研究提供参考。

  • 2022-01-18
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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信创云国产政务云解决方案

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