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数学三大核心领域概述:代数、几何、分析

数学中研究数的部分属于代数学的范畴; 研究形的部分,属于几何学的范筹; 沟通形与数且涉及极限运算的部分,属于分析学的范围。 这三大类数学构成了整个数学的本体与核心。在这一核心的周围,由于数学通过数与形这两个概念,与其它科学互相渗透,而出现了许多边缘学科和交叉学科。本文简要介绍数学三大核心领域中十几门主要分支学科的有关历史发展情况。

  • 2023-01-25
  • 阅读542

10种自动驾驶规划控制算法技术解析

规划控制,与环境感知、定位、基础架构、仿真一起构成了自动驾驶的5大核心模块。规划控制的主要职责是,已知周围环境(行人/车辆、红绿灯、车道线)的基础上,车辆结合当前位置、目的地以及地图信息,对自身做出最合理的决策动作(比如变道超车或者沿当前车道保持)。决策之后,车辆会规划一条新的轨迹,并通过控制方向盘、油门刹车等使得车辆沿着该轨迹行驶。

  • 2023-01-26
  • 阅读328

一键实现数据智能关联分析,让数据直观清晰

关联分析是数据挖掘中一项基础又重要的技术,是一种在大型数据库中发现变量之间有趣关系的方法。数据分析的经典案例,沃尔玛超市发现购买尿布的顾客通常也会购买啤酒,于是把啤酒和尿布放在一起销售同时提高了两者的销量的案例。这是关联分析在商业领域应用的一个典型,通过对大量商品记录作分析,提取出能够反映顾客偏好的有用的规则。

  • 2023-01-24
  • 阅读347

谈谈数据管理的核心内容和策略

从广义上讲,企业数据可以是企业使用的任何类型的数字信息。它可能来自网络平台、移动应用程序、CRM 系统和公司使用的其他软件。 所有这些数据都可以分为三种不同的类型。事实上,它可能会被分成更多,但我们将关注最流行的——交易型、分析型和主数据。

  • 2023-01-24
  • 阅读375

安筱鹏:关于数字化转型的100条思考

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  • 2023-01-19
  • 阅读603

提升设备运行效率的11个指标,您用了几个

制造型企业对设备的依赖度越来越高,对全面掌握设备管理状况越来越迫切。同时,设备对产品质量、安全环保、能耗等影响也越来越大。

  • 2023-01-19
  • 阅读345

生产记录应该这样做(建议转给生产、质量管理人员参考)

记录是记载生产与质量管理过程中的每一步操作,和我们所制定的文件相符。每一文件都应有相应的记录来支持。

  • 2023-01-19
  • 阅读319

离心压缩机干气密封原理与典型故障分析

干气密封是一种气膜润滑的流体动、静压结合型非接触式机械密封。如图1-1所示,包含有静环、动环组件(动环)、副密封O形圈、静密封、弹簧和弹簧座(腔体)等零部件。干气密封的结构设计特点为在密封端面上开设动压浅槽,其转动形成的气膜厚和流槽槽深均属微米级,并采用润滑槽、径向密封坝和周向密封堰组成密封和承载部分。可以说是开面密封和开槽轴承的结合。

  • 2023-01-19
  • 阅读341
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竞争对手分析

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。

  • 阅读385
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