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大数据中的应用框架

力大数据中涉及的大数据主要包括多数据融合、数据挖掘、统计分析、大数据可视化等等。 ▌大数据中的应用 1 ▏力负荷预测 力负荷预测针对的是力负荷的研究, 而负荷本身的变化与很多外部因素有关, 包括自然情况及地区条件。 , 使得分散型低量的源对力系统的安全可靠性、质量、保护和损等方面产生较大影响, 但新的发展, 将不断改善这个问题, 优化结构, 提高未来的安全性和可靠性;规划体系架构, 规划是一个繁琐复杂的过程, 需要大量的历年运行的数据资料, 面对海量数据, 只靠人工来收集, 将花费大量的时间精力, 且易出现数据丢失和出错问题, 基于大数据中应用的发展, 很好地解决了这一问题 参考文献 王靖《力企业如何将大数据变现》 张东霞, 苗新, 刘丽平 《大数据发展研究》

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卡的络加速

络加速的架构 业界主流卡有四种实现方案:SoC、NP、FPGA、ASIC。 络加速 卡实现的络加速有多种,除基本的络功外,还包括RoCEv2、VXLAN、OVS ct功、TF-vRouter虚拟路由、kTLS/IPSec加速等卡的络加速可以进一步细分为络功的加速以及力的虚拟化。这里仅列举常见的几种及其应用。 络加速的实现 卡的本质力是实现络加速,在2021中国卡研讨会中,包括中国移动、信等企业的卡产品,采用了多种架构,实现了不同的络加速功。 图3:卡协议栈 天翼云高级工程师、硬件加速组负责人孙晓宁在《天翼云卡产品的前世、今生和未来》中介绍了信ASIC架构的卡中采用的络加速,包括RDMA的代表性,以及RoCEv2

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    基础(2)|物联制造行业的应用

    物联利用络及科应用于一体,大大缩减了生产环节提高生产效率。 (部分生产企业监控) 2.物品识别定位系统 利用RFID等识别定位来标识生产过程中使用的原材料、半成品和成品,并利用物联将该系统接入计算机络,完成对物品数量、所处位置、责任人员信息等的数字化管理 耗自动检测系统 利用有关装置完成对、气、热消耗数据的自动采集,并将这些系统接入物联,利用计算机络提供的信息功完成对这些数据的管理。 1. ,并利用公众络将人与设备连接起来,利用信息对这些数据进行管理,并根据企业生产管理的要求作出相应的处理。 卡等接入物联

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    运从层面解决问题及策略

    工作人员对于专业的新设备、新、新结构特征掌握不足,处理水平差,需要提升自身及对设备的使用管理。    5、内业的实际管理过程   对于运营过程进行有效的各项资料的管理,及时搜集和整理各类资料,不断提升录入人员的培训水平,确保整体内业录入管理的专业性。    4、检修的实际管理过程   按照设备的使用情况,对投运的新设备、新进行分项、分部的检修管理,培养优秀的专业人才,明确实际各类工作的交接标准。 按照需求加强运检人员的岗位工作管理水平,大力加强专业人员的培训和管理效果,提升运行、检修人员专业素质和操作力的配合性。 提升员工的水平,设备的先进水平,营造良好的配运营管理工作氛围,提升我国的配运维管理水平。

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    忘了视市场决战“显示

    这样的现象,是视行业的常态:互联玩家乐于造势。口水战没有输家,其精髓是外人看戏外行入瓮、参战双方收获满满的关注,但却节省了宣传费用。 分析获奖产品和不难发现,行业现在真正认可的还是在显示这一视核心上有所突破的产品。 ? 互联视雷声大雨点小的尴尬 互联视给外界最大的印象是丰富的互联视听内容。 宣传的核心优势在于用户体验更好、内容更加丰富、压缩渠道成本、采取互联免费模式等等,看上去是很美好的故事——这个模式在手机产业已经被证明可行。 不过,互联视一路走来却并不顺畅。 一则数据显示,截止2014年年底,中国主流视厂商创造了总量为3110万的视用户总量,乐视和小米用户量仅分别为150万和30万,与传统大鳄相比还是太少了。 不过,这一年传统视厂商也进行了大幅转型,一方面纷纷拥抱了商渠道,线上市场零售量787万台,同比增长79%,占整体市场的18%;另一方面传统视纷纷做互联子品牌——手机的故事在平行世界上演,互联品牌市场份额增长至

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    人工

    材料:党的十九大报告提出,推动互联、大数据、人工和实体经济深度融合。 今年7月,国务院在印发的《新一代人工发展规划》中,对我国人工发展明确提出了三步走的战略目标,其中第一步,是到2020年达到总体和应用与世界先进水平同步,人工产业成为新的重要经济增长点,人工应用成为改善民生的新途径 新一代人工,主要由商业需求尤其是互联需求推动,对传统产业的渗透广度、深度是前所未有的,同时也面临着与产业发展的广泛结合问题。 我国的互联产业基础位居世界前列,互联作为“传动机”可以将人工应用到各个具体行业,为传统产业的效率提升奠定基础。 例如跨媒体感知计算的发展,将为一系列存在安防需求的行业,如停车场、银行、学校、仓储物流等提供人脸识别等化应用。

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    物联应用

    利用现有的络基础设施(例如故障检测器),源运营商可以经济高效地构建物联应用。 他们的主要目标是升级配系统上的老化设备并安装表。这些投资是国家发展趋势的一部分,该趋势利用现有源基础架构中的新来优化并最大程度地减少停机时间。 SAS最近发布的一项针对200多个美国公用事业的调查更深入地探讨了我们向自主发展的过程。他们专门研究工业物联(IIoT)和机器学习的使用,以帮助向过渡。 现代已经发展到开放的基于标准的范例,可促进向现代的发展。基于标准的协议和平台帮助保持软件更新的最新状态,而不必派遣现场服务人员来更改硬件。 物联应用 将传统设备连接到IoT应用程序,力公司可以: 1)实时推送数据 – 依赖于集中式的数据轮询会导致大量延迟和扩展力有限。

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    | 太阳新突破,眼镜也当充

    该太阳眼镜机械灵活,且够应用到传统的光伏池所不应用的领域。 近日,有消息称,德国科学家研发出了一种半透明有色太阳镜片,该镜片可以利用太阳为手机充。 ? 此外,该镜片内嵌入了透明、重量轻的有机太阳池,还可以被制作成不同的形状和颜色。由于它比传统太阳池轻且软,未来或许可取代硅太阳池,被嵌入窗户或者玻璃天窗。 德国卡尔斯鲁厄理工学院研究人员称,这一太阳为人类进一步研究太阳奠定了基础,可以让太阳眼镜自我负,测量和显示太阳光强度以及温度。 一名协助开发这款太阳眼镜的研究人员表示,该太阳眼镜机械灵活,且够应用到传统的光伏池所不应用的领域。 未来,这种太阳池还可被应用到建筑领域中,例如高层建筑中的玻璃外窗,让其通过有机太阳池将光转化为等,保证我们在室内照明度较低时也正常工作与生活。

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    业界 | NovuMind异构核心引领

    EE Times 的主编 Junko Yoshida 采访、撰写的报道,讲述来自硅谷的创业企业 NovuMind(异构)在人工芯片以及慧物联领域的创新突破,并发表在 8 月 31 日 EE 吴博士将之称为物联(I²oT,Intelligent Internet of Things)。 「由于它直接在三维张量上进行处理,我们避免三维张量运算展开到二维矩阵的中间步骤,因而够节省大量的内存带宽与内存存取量。」 但工程脱离不了权衡折衷。 为传感器增添「直觉」 在被问及深度学习的未来时,吴博士说,「掌握了大量数据和大量的计算力,我们已经够训练神经络去做许多复杂的事情。」这是 AI 今天所在的地方。 吉田俊子拥有近 30 年的报道经验,关注新一代消费子产品的新兴和商业模式,目前致力于中国半导体制造业,专注于撰写和报道晶圆厂和无晶圆厂制造商。

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    人工分析

    现在人工提的非常多,那么什么才算真正的人工?人工又和其他有何不同之处?本文简要分析一下近年来的人工。 ? 所谓人工,就需要有人类的体现。 传统一般是基于固定的规则和模式,比如计费功软件,拍照等等。这些和人的区别有两方面: 1. 人有更复杂的感知,比如通过眼睛看世界,通过语音进行沟通交流 2. 人够做更复杂的思考和判断,而不仅仅是固定、简单的逻辑 这两方面人做的事,对于传统来说,难度非常大。 但近几年的深度学习在一定程度上解决了这些问题,对于图像识别,即CV领域(Computer Vision),采用深度神经络(DNN, Deep Neural Network)进行物体分类、检测、图像分割等都取得了很大进展 因此,深度神经在CV和NLP领域上取得的巨大进展是人工普及的基础,也使得机器越来越,越来越接近人的

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    【人工总结

    通用近似定理证明,神经络只需要一个隐藏层,该隐藏层包含足够多的神经元,在激活函数作用下,够以任意精度模拟任意连续型函数 2. 标注:分类问题、目标检测、分割问题标注方式不一样 谁来标注 大企业:专门标注人员或团队 中小企业:开发人员、团队自己标注 有些数据需要专业知识才进行标注 9)模型训练时间 估算 实际项目中采用增量训练 处理方式 效果 五、项目示例 1)芯片质检 样本:芯片高清图像 路线:OpenCV图像 点:灰度处理、二值化、膨胀、轮廓检测、轮廓实心填充 2)胶囊质检 样本:胶囊高清图像 路线:OpenCV 图像 点:灰度处理、二值化、膨胀、模糊、霍夫变换、像素计算、轮廓查找/绘制/面积周长计算 3)瓷砖瑕疵检测 样本:1000多个瓷砖样本,包含7个类别(正常、空洞、裂缝、缺块、色板、刮痕、其它) 、起火点检测 居民楼动车入户检测 安检系统:检测违禁物品 5)图像分割 工业产品瑕疵区域检测与分割 检测道路病害(裂缝、龟裂、坑槽)

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    AI脸识别如何实现国家可视化安防监控?

    随着人工、5G等新的兴起,如何有效运用AI实现新一代变监控系统应用价值高质量转化,成为新的课题。 当前随着概念的逐渐落地,力行业对安防应用提出了一些新要求。 三、解决方案 根据国行业需求,在变站的综合监控系统中可嵌入EasyCVR人脸识别,通过分析服务器捕获视频流中的人脸,根据预先建立好的人脸数据库区分进行识别比对等,一旦发现无关人员或非法人员时 还可以在变站建读表与刀闸状态分析系统,利用EasyCVR人脸识别视频分析,直接通过视频读取变站现场表盘度数及分析刀闸开合状态,使视频分析为变监控添加了新的应用方式。 同时,EasyCVR分析安防监控系统是安防分析的结合,两者的融合可以助力信息化、自动化和互动化,为减员增效提供多种辅助手段,让运维更加稳定,防护更加安全,从而保障国民经济发展和社会进步对安全用的强劲需求

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    络爬虫 | Java 实现 AI人工 - 络爬虫功

    互联早期,公司内部都设有很多的‘站编辑’岗位,负责内容的整理和发布,纵然是高级动物人类,也只有两只手,无法通过复制、粘贴手工去维护,所以我们需要一种可以自动的进入页提炼内容的程序,这就是‘爬虫 解析器: 解析器是负责络爬虫的主要部分,其负责的工作主要有:下载页的功,对页的文本进行处理,如过滤功,抽取特殊HTML标签的功,分析数据功。 JAVA络爬虫入门示例 需求:java爬取各大站的超链接数据 :Java、jdk1.8、maven、HttpClient、HttpCore 1:新建maven project工程,如图 ? Java络爬虫进阶示例 需求:java爬取各大站的页到本地 和 获取指定内容 :Java、jdk1.8、maven、HttpClient、HttpCore 1:新建maven project 5:如果想获取页面内,具体的相关内容,需要将html文件中的数据进行解析为Document,使用Jsoup进行解析即可,示例如下,增加如下代码: <dependency> <groupId>

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    座舱及关键

    这里分享座舱的定义以及关键,希望抛砖引玉,与读者共同交流。 汽车的联主要体现在满足基础的安全要求,包括呼叫、救援等。 2010年,手机、平板脑等移动终端出现,进入移动互联时代,通讯升级为3G,开始有了数据服务。 二、从联到“座舱” 联的“联化”,可以与当前的“气化”结合,可以让汽车时时刻刻联,实现全时联,如下图所示: image.png 联全景 重点关注层,又划分为交互、服务 \ 进一步来说,未来座舱的空间属性包含了休憩、学习、社交、娱乐以及工作,重点是识别用户属性需求,提供针对性的服务,如下图所示: 三、座舱的关键 从包括应用体验(用户可以感知)和基础力(用户不可感知 )的两大需求出发,基于需求,对应的关键可以从软件和硬件两个层面进行探讨。

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    物联源应用:从车辆到

    物联正迅速使源领域成为一个令人兴奋的领域。从计量到车辆到的解决方案,这些公用设施都准备好了重新改造。 但是,车辆到(V2G)描述了一种,该不仅允许车辆直接从接收,而且还可以将量返回。 在V2G的情况下,动汽车的充承受多大的量?尽管如此,V2G打开了一个新的世界,新不仅利用了我们现有的基础设施,而且还给了它们回报。 小结 物联在公用事业中的优势与任何其他垂直领域的物联的优势没有什么不同。物联可以深入了解以前认为不可计量。它还鼓励像动汽车这样的现有不仅够自我维持,还可以回馈源。 可有一天可需要的生态系统所需的人工干预和监督要比我们所知道或想象的要少。

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    猿 | 人工深度全解析(上)

    下边在不泄露机密的前提下,简要分享我们人工系统的设计思路与背后基于的原理。 2、人工发展限制因素的误解 虽然基于现有计算机发展人工仍旧面临或多或少的限制,但将其归结于计算性、编程方式等原因,显然是不正确的,因为这些都可以基于现有来解决,下边依次简要说明。 ,这也就意味着如果想高效的实现人工,最好开发出全新的编程模式,开发一款全新的计算机架构。 2)三维建模 深度学习是一向基于信息提取的,但产生人工需要的基础“数据识别”,仍需要搭配另一套体系,即三维建模相关,这是因为现实世界中的事物大多是三维的,因此在“数据识别包”提取的过程中 比如说一个明星(是一个知识单元)可以通过深度学习得到她的视觉特征库(识别数据包),并基于此搜寻她所有演过的影和唱过的歌(每一部影、每一首歌曲都是一个知识单元),并在彼此之间建立关联,最终通过这种模式逐渐将知识单元关联起来

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      智能预问诊( IPC)是腾讯云推出的患者就诊前智能预问诊产品。基于医疗AI、自然语言处理技术、医学知识图谱等核心技术,智能理解患者主诉,模拟医生真实问诊思路进行智能追问;可对接HIS自动生成电子病历帮助医生提前了解患者病情,提高问诊效率。

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