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94K302卫生间通风器安装图集

94K302卫生间通风器安装图集

  • 2021-09-01
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CJT389-2012快速公交(BRT)公共汽车制动系统

CJT 389-2012 快速公交(BRT)公共汽车制动系统

  • 2021-08-31
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计算机视觉的“惨胜”:反思大型图像数据集

诞生于第二次世界大战、恐怖纳粹统治时期的1947年纽伦堡法案和随后的1964年赫尔辛基宣言,帮助人们建立起了知情同意原则(Informed Consent),该原则建立在人类尊严和控制关于自己信息传播的基础上。 在接下来的数十年间,知情同意原则指导了医学、心理学等学科收集实验对象数据的方式。

  • 2021-08-30
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AI技术加持,流程自动化再进化

受内外部环境变化以及竞争压力的影响,企业纷纷将数字化转型作为核心战略,旨在充分运用数字化技术推动商业模式、研发模式、制造模式、服务模式、运营模式和决策模式的转型,进而塑造面向未来的企业竞争力,实现持续稳定的业务增长。

  • 2021-08-26
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人工智能的民主化:低代码和无代码解决方案的兴起

今年早些时候,全球创新、研究与孵化总监René Schulte(雷内舒尔特)预测:2021年,人工智能的民主化和低代码/无代码解决方案将成为商界领袖应该关注的顶级技术趋势之一。 在他最近的文章《智能边缘AI视频分析》(Intelligent Edge AI Video Analytics)中,分享了一些证据和关键指标,表明人工智能民主化的预测是正确的,它正在通过现代人工智能工具使任何人都成为数据科学家。

  • 2021-08-20
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程序员必知的7种软件架构模式

1. 分层架构 2. 多层架构 3. 管道 - 过滤器架构 4. 客户端 - 服务器架构 5. 模型 - 视图 - 控制器架构 6. 事件驱动架构 7. 微服务架构

  • 2021-08-09
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HBase性能优化方法总结

默认情况下,在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的HBase客户端都向这一个region写数据,直到这个region足够大了才进行切分。一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions,这样当数据写入HBase时,会按照region分区情况,在集群内做数据的负载均衡。

  • 2021-08-07
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IoT行业的“芯”选择是什么?

从PS5断货、智能家电纷纷涨价,到智能汽车交期大排长队,“芯片荒”正在和每个人的生活发生交集。 全球“缺芯”到底到了什么程度?光天化日之下,就连劫匪都打上了芯片的主意。据香港文汇报报道,6月16日下午,香港街头上演了一场“芯片大劫案”,一物流公司运输的价值约500万港元高价芯片被劫。 迄今为止,全球依然在蔓延“缺芯”危机。芯片短缺涉及到的行业已经从汽车蔓延到智能手机、游戏机等行业,甚至是家电业也无法逃脱。高盛的一份报告指出,此次全球面临的半导体缺乏问题,将会给全球169个行业造成一定的打击。

  • 2021-07-27
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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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2026酒店业人工智能与自动化应用报告:应对当下挑战塑造未来价值

本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域,收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示,78%的酒店集团已启用人工智能,89%计划新增应用场景,但多数项目仍停留在试点阶段,或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分),凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值,需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算,以及全企业级的系统整合。

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2026科研分类与结构化数据的价值研究报告

无论是在自然科学、工程技术,还是经济与社会科学领域,高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库,如果同时具备全面的元数据,能够与其他数据源实现互操作,其用途将更加广泛。科研本身如此,科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程,旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素,始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。

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2026面向企业的AI智能体全生命周期安全体系白皮书

本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系,全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点,并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地,同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。

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