集体维护基于严格的加密和数据验真的协议,使系统中的节点之间能够自动安全地交换、更新所有的数据。区块链是一个能够跨越公司或个人之间信任壁垒的高可信的、有高透明度的数据库系统。以往的数据库系统,
本文将介绍ChatGPT的特点、功能、技术架构、局限、产业应用、投资机会和未来。
很多应用程序在面临客户端请求时,可以等价为进行如下的系统调用: 1. File.read(file, buf, len); 2. Socket.send(socket, buf, len); 例如消息中间件 Kafka 就是这个应用场景,从磁盘中读取一批消息后原封不动地写入网卡(NIC,Network interface controller)进行发送。 在没有任何优化技术使用的背景下,操作系统为此会进行 4 次数据拷贝,以及 4 次上下文切换
在“十四五”新的发展阶段,通过大量的方案积累,数字已经成长为实力强劲的智能工厂整体解决方案提供商,无论从平台技术、人才储备、产品构成、服务体系等多方面已构成了不可替代的核心竞争力。
法律要求为油罐车安装卫星定位装置,接入全国重点营运车辆联网联控系统。业务关联度不高,员工相互协调效率低,无法实现对加油站进行综合管理
从经济学角度出发分析数据要素市场类型、特征和价值释放路径,梳理数据资源化、资产化、资本化价值释放现状,分析数据要素赋能经济及产业发展路径和能力,为未来加快完善数据要素市场体系,释放数据要素价值提出政策建议。
去烟囱:采集(包括下级平台)数据统一接入,规范化集成。积木式公共平台:感知设备采集的数据、统一存储、管理、并对业务提供积木式服务接口、智能分析算法(箱号识别、货箱验残智能算法能力开放)货架式业务平台:无需考虑数据接入、存储、运维管理专注于应用,选择公共平台提供的服务接口、组件、拼装业务应用高可用、可扩展:服务的全集群化设计,为持续稳定服务、扩容提供技术支撑
ChatGPT火爆出圈后,市场上掀起一阵“大模型+行业”的讨论与热潮,工业领域也不例外。但当前大模型本身存在着不可解释性与幻觉等不足,这与工业领域“0容错”的特性相悖,大模型落地工业的进展似乎受阻。那么,当前大模型落地工业领域的现状如何?主要玩家有谁?产品形态是什么样的?应用场景有哪些?……诸多问题都将在报告中逐渐展开。
光伏功率的准确预测对于电网的安全稳定和经济运行具有重大意义。为此,提出了一种日前光伏功率预测方法,利用小波变换(wavelet transform,WT)将数值天气预报数据(numerical weather prediction,NWP)和光伏功率数据分解为具有时间信息的频率数据,消除数据信息中随机性和波动性对预测精度的影响,利用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型深度挖掘输入数据的季节性特征和空间关联特性,利用双向长短期记忆网络(bi-directional long-short term memory,BiLSTM)模型获取输入数据序列的时间相关性,构建基于WT-CNN-BiLSTM的日前光伏功率预测模型。以某一光伏电站为计算对象,在不同季节和气候条件下对比分析WT-CNN-BiLSTM模型、CNN-BiLSTM模型、LSTM(long-short term memory)模型、GRU(gated recurrent unit)模型以及PSO-BP(particle swarm optimization-back propagation)模型的预测结果,计算结果表明WT-CNN-BiLSTM模型的预测精度高于其他模型的预测精度。
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