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陕西省增材制造产业专利导航报告

增材制造( additive manufacturing,AM)技术最初称为快速原 型(Rapid Prototyping,RP),也称快速成型。是通过三维软件设计 数据采用材料逐层累加的方法制造实体零件的技术,相对于传统的 材料去除( 切削加工) 技术,是一种“自下而上”材料累加的制造 方法。

  • 2024-04-09
  • 阅读236
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微众银行:2022 FISCO BCOS产业应用白皮书

2022 年,伴随着新一轮科技革命和产业变革的突飞猛进,以及供应链的不稳定性和不确定性明显增加,我国的关 键核心技术攻坚战已全面展开。关于如何加快建设科技强国、实现高水平科技自立自强成为了国家战略的关键命 题。立足于区块链技术发展的角度,底层技术的创新已是全球区块链参与者的博弈主战场,从架构、性能、算法, 到安全性、易用性、互操作性,再到身份验证、隐私保护、链上监管等,各个维度的技术突破与创新无时无刻不 在发生。

  • 2024-02-01
  • 阅读399
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  • 195页
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大数据治理服务平台建设项目实施方案(238页 word精华版)

招标方参与招标方客户单位其牵头的信息化项目,建立了良好的长期合作服务关系,对于客户单位的重点工作及主要方向有着最合理的把控。招标方已经成功中标多个招标方客户单位的数据类项目,需要更好的服务招标方客户单位的重点核心项目,建立围绕政务公共数据管理与运营的制度化、体系化、生态化的全方位支撑服务。为此,需要招募长期、稳定且技术能力领先的数据服务供应商来共同完成招标方客户单位的各种业务目标。

  • 2023-08-25
  • 阅读1456
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  • 195页
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省级智慧农业大数据平台项目规划建设方案(195页 WORD)

随着信息技术和网络通信技术的飞速发展,尤其是互联网、移动互联网、物联网、云计算的快速兴起,引发数据爆炸式增长,各类型数据和信息量急剧膨胀,海量数据已经成为当今社会的基本特征。农业大数据作为大数据的重要分支,是大数据理论、技术、方法在农业领域中的专业化实践和应用。

  • 2023-04-04
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  • 195页
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计算机行业研究框架(汽车智能化、工业数字化)

软件定义未来,低估值,高成长格局下,科技创新新周期开启。工信部连续发布政策指引,不断推动信息产业再上台阶。研发投入的高要求,为新一轮科技创新打下基础。计算机板块估值已经过一年充分消化,当前公募配置比例处于历史低位,当前机会大于风险。伴随各行业“软件定义”助力趋势愈发重要,各创新点有望带动行业再启高增长。

  • 2024-01-22
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  • 194页
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数字化家具生产车间规划方案(192页 PPT)

根据国家统计局统计数据显示,2015年全国家具行业规模以上企业5290家,累计完成工业总产值7872.5亿元,同比增长9.3%,规模以上企业累计利润总额501亿元,同比增长14%。

  • 2024-01-05
  • 阅读1504
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  • 192页
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金融四十人论坛:明珠湾智能金融发展报告(2022)

近年来,人工智能技术发展进入了第三次发展浪潮,新算法、新应用不断涌现,人工智能成为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。我国把发展人工智能技术作为一项重要的国家战略,发布和实施了《新一代人工智能发展规划》,提出了建设世界主要人工智能创新中心的发展目标,有效推动人工智能技术快速成熟、产业快速发展和在经济社会各领域广泛应用。

  • 2024-04-02
  • 阅读181
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数字农业农村规划设计综合解决方案(190页 pdf)

数字农业农村是集新兴的互联网、移动互联网、云计算和物联网技术为一体,依托部署在农业生产现场的各种传感节点和无线通信网络,实现精准化种植、可视化管理、智能化决策。

  • 2024-01-05
  • 阅读1214
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  • 191页
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2025年车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构报告2.0

汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。

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中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商,历经十余年深耕发展,已构建起成熟的全系列多层次产品体系,精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新,中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式,既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求,也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。

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机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面,两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工,针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效,但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工,而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差,因为有时候深度学习虽然能有好的表现,但是我们并不知道他的原理是什么。

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2026六大未来产业发展趋势与人工智能八大落地场景洞察

2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点,AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力

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城市低空经济创新发展白皮书

当今世界,低空经济正以前所未有的速度重塑产业格局与城市发展模式。作为融合通用航空、无人机应用、智能网联、先进制造等多领域的新质生产力代表,低空经济不仅承载着缓解城市交通压力、提升公共服务效能、培育经济增长新动能的使命,更成为衡量国家和地区科技创新与产业竞争力的关键指标。中国低空经济市场规模有望在2032年达到2.5万亿规模,其广阔前景吸引全球目光。然而,产业爆发式增长的背后,空域资源释放不足、基础设施系统性瓶颈、技术标准体系滞后、商业模式成熟度低、公众信任度待提升等核心挑战,正深刻制约着低空经济从“试点探索”迈向“全域协同”的规模化发展进程。

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