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应急指挥中心系统建设解决方案(46页 PPT)

指挥中心以功能全面、信息共享、方便指挥为目标;整合语音、视频监控、会议、指挥调度、通讯对讲、GIS、单兵、应急预案等内容,建设多种技术,多种功能为一体的现代化,网络化,智慧化城市指挥中心。

  • 2021-03-16
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Thoughtworks:2023软件质量体系白皮书

关于软件质量,不同的人根据自身的领域知识和经验,对其有着不同的认知:有人简单地将软件质量等同于软件测试,有人说到软件质量就会想到是否有缺陷,也有人对软件质量的认知停留在是否好用的层面实际上,软件质量内涵丰富,既包括可感知的、跟用户使用相关的外部质量,也包括影响外部质量的软件技术架构和代码相关的内部质量,还有整个软件开发生命周期中各个环节相关的过程质量。

  • 2024-04-02
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药企数字化车间建设规划解决方案-领地版

构建数字化车间的意义:智能制造的关键基础是构建数字化车间,是后期构建智能工厂无法忽略的重要步骤。事实上,无论任何行业,凡是涉及到制造生产,都离不开生产车间。

  • 2023-05-16
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TAD-Net:数字孪生车间生产行为实时检测方法|DigitalTwin国际期刊文章推荐-20

2021年12月1日上线论文“TAD-Net: 基于TCN和GCN的数字孪生车间生产行为实时检测方法”,这篇文章由东南大学刘庭煜团队完成。文章基于车间人员行为管控的重要性和应用现状,提出了一种数字孪生车间生产行为实时检测方法,该方法以连续骨架节点序列数据作为输入,基于时序卷积网络(TCN)和图卷积网络(GCN)对联合分类和回归循环网络(JCR-RNN)进行了增强重构,建立了时域行为检测网络(TAD-Net),实现了车间生产行为的实时检测。实验结果表明,该方法在长序列动作数据集OAD以及车间生产行为数据集NJUST3D上取得了较高的时域定位评分、识别速度以及准确率。

  • 2023-01-27
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人工智能第5章 不确定性推理-A

不确定性推理是指建立在不确定性知识和证据基础上的推理。例如,不完备、不精确知识的推理,模糊知识的推理等。实质上是一种从不确定的初试证据出发,通过运用不确定性知识,最终推出具有一定程度不确定性但却又是合理或基本合理的结论的思维过程。

  • 2021-09-18
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搜索是人工智能中的一个基本问题并与推理密切相关搜

知识的搜索与推理是人工智能研究的一个核心问题,对这一问题的研究曾经十分活跃,而且至今仍不乏高层次的研究课题。正如知识表示一样,知识的搜索与推理也有众多的方法,同一问题可能采用不同的搜索策略,而其中有的比较有效,有的不大适合具体问题。 表示问题是为了进一步解决问题,从问题表示到问题的解决,有个求解的过程,也就是搜索过程。在这一过程中,采用适当的搜索技术,包括各种规则、过程和算法等推理技术,力求找到问题的解答。下面讨论一些早期的搜索技术或用于解决比较简单问题的搜索原理。

  • 2021-09-08
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在云计算时代中安全专家如何取胜.FrankYam

云计算能为我们实现基于按需付费的灵活、可靠的服务交付模式,但这种模式已在大型机运算时代中使用了数十载。我们可以这样认为:云计算是对集中化管理的一种回归。 随着网络攻击的持续增长以及新名词的不断涌现(如:IoT, BYOD, AI等),公司高管们正在寻求新的业务模式,从而更好地确保公司成功。因而,很多组织正在使用云计算,将其纳入企业风险管理的框架中,并制定了清晰的指南、程序和流程。这无疑是正确的做法。不论你是否愿意,云计算技术都将伴随我们。作为安全专业人员,我们必须适应并取胜。 本次演讲将阐述以下话题:理解云计算的模式和环境;学习云的全面风险框架及相关的安全策略;洞察云计算和大数据带来的机会点;了解董事会讨论的话题,洞察信息安全职业的新方向;给安全专业人员做出在云计算时代取胜的建议——战略及工具。

  • 2021-06-23
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智源研究院:2021年十大人工智能技术趋势

器学习与科学计算的结合, 即数据和机理的融合计算, 为科学研究提供了新的手段和范式, 成为了前沿计算的典型代表。从机理出发的建模以基本物理规律为出发点进行演绎,追求简洁与美的表达;从数据出发的建模从数据中总结规律,追求在实践中的应用效果。这两方面的建模方法都在科学史中发挥了重要作用。

  • 2021-02-26
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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。

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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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