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系统集成解决方案

系统集成解决方案

  • 2021-12-06
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新东方教育科技集团OA项目

新东方教育科技集团OA项目

  • 2021-12-06
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数字化加工解决方案

数字化加工一般采用≥300dpi扫描分辨率进行数字化扫描,采用多页tif格式、PDF格式、JPEG格式等对扫描后的电子文件进行存储,并可对其进行OCR识别转换为双层PDF进行管理和利用。扫描仪采用批量扫描仪和平板扫描仪相结合的方式进行扫描。

  • 2021-11-29
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数字化转型解决方案

由于数字化处理会造成图像质量的损伤。换句话说,经过模拟→数字→模拟的处理,多少会使图像质量有所降低。严格地说,从数字信号恢复到模拟信号,将其与原来的模拟信号相比,不可避免地会受到损伤。这一点与下面的缺点有着密切的联系。

  • 2021-11-29
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医疗行业信息安全管理整体解决方案

网络信息系统领域的抗抵赖性,简单来说,任何用户在使用网络信息资源的时候都会在系统中留下一定痕迹,操作用户无法否认自身在网络上的各项操作,整个操作过程均能够被有效记录。这样做能够应对不法分子否认自身违法行为的情况,提升整个网络信息系统的安全性,创造更好的网络环境。

  • 2021-11-29
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用友NC企业用户一体化信息安全解决方案

影响计算机网络信息安全的因素不仅有软件质量,还有硬件质量,并且两者之间存在一定区别,硬件系统在考虑安全性的基础上,还必须重视硬件的使用年限问题,硬件作为计算机的重要构成要件,其具有随着使用时间增加其性能会逐渐降低的特点,用户应注意这一点,在日常中加强维护与修理。例如,若某硬盘的最佳使用年限为两年,尽量不要使用其超过四年。

  • 2021-11-29
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新东方前途出国ERP系统通达智能开发平台应用案例

新东方前途出国ERP系统通达智能开发平台应用案例

  • 2021-12-06
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新东方前途出国金蝶K3项目

新东方前途出国金蝶K3项目

  • 2021-12-06
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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

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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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低空基础设施发展研究报告(2025)

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。

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华为数字化转型之道

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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零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线

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2025中国人工智能学会系列白皮书?教育研究中的AI4S(284页)

基于大语言模型的教育思想实验,其核心学术价值在于构建了一个“计算性社会实验室”:它能够尝试将杜威式的民主教育设想,置于当代复杂的数字社会结构与信息茧房的约束下进行模拟;它也可以探索弗莱雷的解放教育理论,将其转化为可计算的社会动力学模型,观察“对话”与“压迫”在不同权力结构下的演化轨迹与临界点。这种方法系统性地连接宏大理论与经验现实,通过生成可观测、可证伪的理论假设,使得教育研究得以在实施成本高昂、伦理风险巨大的真实世界干预之前,进行高效、低风险的场景分析与风险模拟。

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2025中国人工智能学会系列白皮书?棋盘上的人工智能(219页)

计算机博弈是人工智能领域的重要应用,它以高对抗性的棋牌类游戏项目为研究对象,具有怡神益智、评判客观、挑战无穷的特点。近年来,随着人工智能、大模型等技术的飞速发展,计算机博弈模型能够自主学习复杂的策略和技能、处理更加复杂的博弈任务,成为衡量AI智能水平的重要领域之一。从棋类博弈到电子游戏,机器博弈不仅是技术进步的展示窗口,更是人类智慧与机器智能交互融合的舞台。未来,计算机博弈领域将继续快速发展,技术的融合和创新将推动该领域达到新的高度。

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智能工厂(离散)实施方法论

智能工厂项目的数据采集维度往往会细到机台、工位或单个操作者,时间周期上会到秒级,这样导致数据量非常大,比照ERP数据采集量要大上几个数量级。功能规划、数据库选择、应用终端处理性能等都要充分考虑大数据处理和承载能力。

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