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智能电动车无感解锁方案:设备篇

智慧出行方案,用于电动自行车智能化,通过电动自行车安装智能化模块,给电动自行车C端用户带来车辆远程控制,车辆状态获取,车辆异常提醒,车辆无感控制等能力,方便用户的使用。 同时通过云-边-端平台的建设,在提供C端用户车辆维修点以及充电桩等服务的同时,也可以给B端客户提供数据运营以及内容运营等增值服务。

  • 2021-09-08
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解密IoT物联网平台设备如何快速上云、实现全球就近接入

近年来,物联网技术正以指数级的速度日渐成熟,并潜移默化的改变着人们的生活。根据国际数据公司IDC的预测估计,到2025年,将有416亿台联网的IoT设备或“物”,生成79.4 ZB的数据。同时IDC中国研究数据显示,2020年全球物联网支出达到6904.7亿美元,其中中国市场占比23.6%。IDC预测,到2025年全球物联网市场将达到1.1万亿美元,年均复合增长11.4%,其中中国市场占比将提升到25.9%,物联网市场规模全球第一。

  • 2021-09-08
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GAT1391-2017城市道路车辆平均运行速度计算方法

GAT 1391-2017 城市道路车辆平均运行速度计算方法

  • 2021-08-31
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CJT413-2012中低速磁浮交通轨排通用技术条件

CJT 413-2012 中低速磁浮交通轨排通用技术条件

  • 2021-08-31
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TCPIP协议栈在嵌入式异构网络互联中的应用

本文阐述在一种异构网络互联——CAN总线与以太网互联系统设计方案中嵌入式TCP/IP协议栈的设计与实现。从而实现了将基于TCP/IP协议的计算机网络设备与基于CAN总线协议的底层现场网络连通。随着测控技术与网络技术日益紧密的结合,测控系统接入互联网已经成为大势所趋。

  • 2021-11-30
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基于TensorFlow的分布式深度学习技术

随着各大企业和研究机构在TensorFlow上训练越来越多的机器学习模型,项目的数据和计算能力需求正在急剧增加。在大部分情况下,模型是可以在单个或多 GPU 平台的服务器上运行的,但随着数据集的增大和训练时间的增长,有些时候训练需要一周甚至更长时间。因此,开发者们不得不寻求分布式训练的方法。 今天分享的内容包括分布式深度学习概述(深度学习模型、分布式计算框架、分布式训练目标),分布式TensorFlow、模型训练优化技术和分布式计算提升方法。

  • 2021-08-06
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计算机发展历史

电脑的发展历史 电脑的学名叫计算机,电脑是用来做计算的。在古时候,人们最早使用的计算工具可能是手指,英文单词“digit”既有“数字”的意思,又有“手指“的意思。古人用石头打猎,所以还有可能是石头来辅助计算。 缺点:手指和石头太低效了 后来出现了”结绳 “记事。 缺点:结绳慢,绳子还有长度限制。 又不知过了多久,许多国家的人开始使用”筹码“来计数,最有名的就要数咱们中国商周时期出现的算筹了。古代的算筹实际上是一根根同样长短和粗细的小棍子,大约二百七十几枚为一束; 多用竹子制成,也有用木头、兽骨、象牙、金属等材料制成的。数学家祖冲之计算圆周率时使用的工具就是算筹。 算筹的缺点:使用算筹计算太麻烦了,很不方便——计算时需要慢慢摆放。

  • 2021-08-02
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深度报告:芯片设计EDA2.0时代,三大路径搞定六大挑战

EDA是Electronic Design Automation的缩写,几十年来成为芯片设计模块、工具、流程的代称。从仿真、综合到版图,从前端到后端,从模拟到数字再到混合设计,以及工艺制造等,EDA工具涵盖了芯片设计、布线、验证和仿真等所有方面。 芯片的制造十分受制于EDA工具和设计流程,EDA的发展速度近十多年来越来越跟不上芯片设计规模和需求的快速增长。如何基于新的技术和平台,参考其它软件行业的发展过程,推动EDA工具和设计流程进入新的时代是当今芯片制造中一个容易被忽视的关键环节。 在2021世界半导体大会暨南京国际半导体博览会的第二天,国产EDA智能软件和系统创企芯华章针对芯片设计难、人才少、设计周期长、设计成本高企的问题,发布了《EDA 2.0白皮书》。芯华章科技董事长兼CEO王礼宾相信,智能化的EDA 2.0时代,会使设计芯片像开发程序那样简单,制造芯片像搭积木那样灵活。 本期的智能内参,我们推荐芯华章的报告《EDA2.0白皮书》, 从EDA1.0的发展历程、现阶段问题与挑战分析,给出芯片EDA2.0未来发展的三大路径。

  • 2021-07-28
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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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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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2025年,全球再度经历深刻变革。科技飞速迭代、气候挑战日益严峻,地缘政治格局风云变幻,正在重构全球商业生态。在中国,高质量发展与创新并重,为经济增长和转型升级创造了独特的机遇。 面对这一系列变革,我们以“重塑”为内核引领增长,通过优化业务架构、提升运营效率、聚焦关键战略领域,构建面向未来的组织能力。在推进可持续发展的进程中,我们正以务实的行动赋能人才成长、加强环境管理、促进社会和谐,并驱动数字化创新。

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