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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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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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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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