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一起玩转树莓派(10)——触控激光灯

你在小时候有玩过激光灯么?其模样类似于一个小型的手电筒,只是其光线十分集中,亮度强,并且通过不同的滤片,可以在墙上或地上打射出不同的图案,十分有趣。本实验,我们将找回童趣,使用触摸传感器和激光灯传感器来实现一个简易的触控激光灯。

  • 2021-09-08
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人工智能新图景:这里比想象更“无限”

分布式智能感知系统、跨模态智能情报服务、多智能体博弈训练、自主无人系统、“电科芯云”微系统协同设计平台……近日,中国电子科技集团公司信息科学研究院(以下简称“智能院”)公布了一批国际一流的创新成果,其中,以深度伪造视频识别技术、仿生机器鱼智能探测系统、虚拟智能机器人等为代表的研究应用成果,可广泛用于政府决策服务、市民衣食住行、城市综合治理等诸多领域,呈现出人工智能的新图景。

  • 2021-09-06
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如何打造一个稳定,高效的智能工厂

如何打造一个稳定,高效的智能工厂

  • 2021-09-03
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细数二十世纪最伟大的10大算法

蒙特卡洛方法可用于近似计算圆周率:让计算机每次随机生成两个0到1之间的数,看这两个实数是否在单位圆内。生成一系列随机点,统计单位圆内的点数与总点数,(圆面积和正方形面积之比为PI:1,PI为圆周率),当随机点取得越多(但即使取10的9次方个随机点时,其结果也仅在前4位与圆周率吻合)时,其结果越接近于圆周率。

  • 2021-07-28
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硅光芯片:突破“摩尔定律”曙光初现

芯片作为一种复杂的集成电路,自20世纪50年代末发明以来,它的发展一直遵循“摩尔定律”,即性能每隔18个月提高一倍。发展至今,其集成度已提高5000多万倍,特征尺寸则缩减至一根头发丝直径的万分之一,其集成度及加工制造已受到严重制约,尺寸缩小几乎达到极限,“摩尔定律”面临着失效的“窘境”。在这种情况下,人们迫切希望有一种新技术开辟半导体行业新局面。

  • 2021-07-27
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工业控制系统安全之评估指南

工业控制系统安全之评估指南

  • 2021-07-17
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智能制造与工业互联网技术架构分析

在我国工业制造领域发展过程中,只有更好地利用“互联网+智能制造”技术体系,充分发挥“互联网+智能制造”技术在传感器应用设计、微控制器编程以及控制网络中的应用,并实现其有机结合,通过对互联网和个性制造等技术进行深入研究与具体分析,在“互联网+智能制造”技术架构中才能够更好地实现工业制造技术要求。

  • 2021-07-12
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DDD兴起的原因以及与微服务的关系

我们先不讨论DDD的定义, 先梳理一下DDD火起来的背景, 根据我学习的套路, 永远是为什么为先,再是解决什么问题,是什么东西, 最后如何使用。我们都知道这些年随着设备以及技术的发展,软件架构发生了很多变化,从最初的单机(BS/CS)架构到后面的集中式架构,再到如今的微服务架构, 现在基本可以说是微服务架构盛行的时代, DDD早在2004年就由埃里克·埃文斯提出, 但一直处于一个不愠不火的状态,直到Martin Fowler的《Microservices》引起大家注意, 也就是微服务盛行之后(这儿需要说明的是,微服务最早的提出者不是Martin Fowler,而是Fred George), DDD再次回到人们视野中间,为什么呢 ?

  • 2021-06-28
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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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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