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  1. 人工智能在能源领域的主要用途和遇到的挑战

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  2. 能源领域是现代经济中最强大、利润最丰厚的领域之一。但是大多数能源公司没有意识到他们的能源生产潜力,也没有采用最新技术来提高其运营效率。目前,能源领域正处于大变革的边缘
  3. 所属分类:行业发展研究

    • 发布日期:2020-04-10
    • 文件大小:37888
    • 提供者:shicifang
  1. 人工智能技术的未来发展方向

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  2. 尽管深度学习已经在人工智能领域做出重大贡献,但这项技术本身仍存在一项缺陷:需要大量数据的加持。深度学习领域的先驱者乃至批评者已经就此达成共识——事实上,正是由于可用数据量有限加上处理大规模数据的计算能力不足,才导致深度学习直到最近几年才成为AI层面的前沿技术。
  3. 所属分类:行业发展研究

    • 发布日期:2020-04-10
    • 文件大小:49664
    • 提供者:shicifang
  1. 51单片机的入门,提高熟练应用

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  2. 主要通过理论和实际两方面介绍了51单片机的不同功能的工作机理,C语言部分具体操作
  3. 所属分类:行业发展研究

  1. 人工智能技术带给旅游业的五大发展趋势

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  2. 自2016年人工智能元年开始,世界范围内掀起了一轮新的技术和应用革命,随着AlphaGo人机大战,人工智能成为热词,正式拉开了新科技时代的帷幕,信息革命将为人类开创前所未有的崭新世界。科技对人类社会的影响将超出以往任何一个时代,以物联网联系的全球网络和终端应用,以人工智能重塑的社会和生产关系。
  3. 所属分类:行业发展研究

    • 发布日期:2020-04-08
    • 文件大小:25600
    • 提供者:shicifang
  1. 大数据环境下的移动学习发展趋势

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  2. 大数据是近年来快速发展的技术领域,大数据相关基础设施、分析工具和应用系统都在快速发展。与此同时,大数据在各个领域中的应用也在不断快速地深入发展,并不断深入影响社会、工作、学习和生活。
  3. 所属分类:行业发展研究

    • 发布日期:2020-04-08
    • 文件大小:19968
    • 提供者:shicifang
  1. 大数据在物流行业的应用

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  2. 物流大数据就是通过海量的物流数据,即运输、仓储、搬运装卸、包装及流通加工等物流环节中涉及的数据、信息等,挖掘出新的增值价值,通过大数据分析可以提高运输与配送效率,减少物流成本,更有效地满足客户服务要求。
  3. 所属分类:行业发展研究

    • 发布日期:2020-04-03
    • 文件大小:188928
    • 提供者:shicifang
  1. 2020年关于服务器发展的几大趋势

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  2. 云存储潮流已对服务器的消费产生了影响,所谓的超大规模计算公司的增长也对服务器的消费产生了影响。尽管出现了这样的变化,全球服务器市场的整体趋势仍然呈现出强劲的趋势,因为市场继续以几乎不可遏制的势头增长。
  3. 所属分类:行业发展研究

    • 发布日期:2020-04-02
    • 文件大小:27136
    • 提供者:shicifang
  1. 数据中心行业前景怎么样

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  2. 数据中心是数字经济时代的数字银行和数据资源库,新兴产业的未来发展,数据中心是核心基础设施平台,所有的互联网和大数据应用背后,都需要数据中心提供安全、稳定、可靠的基础支持。
  3. 所属分类:行业发展研究

    • 发布日期:2020-03-30
    • 文件大小:389632
    • 提供者:shicifang
  1. 无服务器计算会不会是云计算的下一个纪元

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  2. 传统上,Web应用程序通常部署在Web服务器上。为了使应用程序在服务器上运行,可能需要花费数小时来下载、编译、安装、配置和连接各种组件。计算机的操作系统也需要不断进行升级和修补,以解决安全漏洞。而管理服务器是一项非常耗时的工作,通常需要专门且经验丰富的系统操作人员
  3. 所属分类:行业发展研究

    • 发布日期:2020-03-30
    • 文件大小:1204248
    • 提供者:shicifang
  1. 干旱指标与指数手册

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  2. 本手册可满足从业人员和决策者的需求,可作为从业人员的参考指南/材料,大家共同学习。
  3. 所属分类:行业发展研究

  1. 2020年云数据中心、服务器和网络领域的五大趋势   

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  2. 尽管企业在本地数据中心中运行工作负载的各种用例将持续存在,但投资将涌入主要的公共云数据服务提供商(SP)。随着云数据中心不断扩展、提高效率和提供变革性服务,工作负载将继续整合到云上。从长远来看,我们预计随着新的用例的出现,要求更低的延迟,计算节点可能会从集中式云数据中心转移到分布式边缘。
  3. 所属分类:行业发展研究

    • 发布日期:2020-03-27
    • 文件大小:62976
    • 提供者:shicifang
  1. 集成学习方法研究综述

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  2. 详细介绍有关集成学习研究现状以及应用前景。
  3. 所属分类:行业发展研究

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