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化工行业:OLED风起,有机材料与膜材料迎来黄金发展期,化工行业:OLED风起,有机材料与膜材料迎来黄金发展期,化工行业:OLED风起,有机材料与膜材料迎来黄金发展期
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Autodesk-数字化转型与数据驱动的BIM技术发展
eCognition Developer 是一个强大的面向对象的影像分析处理软件,主要应用于地学领域进行遥感影像的自动分析与处理,以规则集开发的形式实现影像地物解译。
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海洋对全球环境和气候变化影响巨大,理解深海大洋的运行机理是人类文明发展的关键。理解的基础是观测,要从现象描述发展到机理探索和环境预测,就需要有目的地针对复杂的海洋过程开展长期观测,才能更好地理解已运行数十亿年的深海大洋。传统的海洋观测方式主要是船基考察,但受制于船时和天气等因素,船基考察只能是断断续续或者零零散散的。卫星遥测遥感对地观测系统实现了对地面和海面观测的长期性与连续性,但无法穿透巨厚的海水直接观测深海海底。通过船只布放的自容式或锚系式的着底器只能支持少量海底设备的短期供电,无法实时传输数据,还需要较为频繁的定期维护。各类水下运载器是深海环境探测的有力工具,能够揭示深海大洋的多样性和复杂性,但由于仍然是依靠自带的电池供电,无法长期蹲守深海。
海洋占据地球表面超过70%,其中不仅蕴含丰富的生物资源和矿产资源,而且海洋对生态环境和气候变化具有重大影响。21世纪是海洋的世纪,海洋是人类社会可持续发展的基石,而开发、利用海洋的前提是要先认识、了解海洋本身.随着海洋科学与技术的进步发展,海底观测网由于其长期、实时和连续观测等优点而得到世界的关注与应用,而水下运载器由于其动态、大范围观测等特点也吸引了各国研究人员的目光。然而,无论单独使用海底观测网还是水下运载器对海洋进行观测都存在各自固有的缺陷。例如:海底观测网由于其布放地点固定,因而只能对某一特定区域进行静态观测;水下运载器因为其携带能源有限或受其母船限制,所以其续航能力普遍不强、监测数据容量有限.为扬长避短,充分利用上述观测平台各自的优势,一种融合海底观测网与水下运载器,尤其是自主水下航行器(AUV)的技术应运而生,该技术即为基于海底观测网的水下接驳技术。
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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。
当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,
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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
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