清华大学-中国移动联合研究院发布“高集成多传感智能微系统”，5cm3空间集成感通算功能

智能微系统具备感知、计算、通信等功能，系统待机功耗仅为0.5mW，使其在低功耗状态下仍能高质量地完成监测任务。下一步，清华大学-中国移动联合研究院将继续开展智能微系统关键技术攻关，并欢迎与业界合作伙伴一起，为行业数字化发展提供多功能智能感知解决方案。

保护地球，5G可以！

在电力系统输电、变电、配电以及用电的各个环节，5G都能带来新的体验。

【路径规划】基于matlab GUI蚁群算法机器人栅格地图最短路径规划【含Matlab源码 927期】

4.1精英蚂蚁系统 4.2 最大最小蚂蚁系统 为了克服基本蚁群系统中可能出现的停滞现象， Thomas Stutz le等人提出了最大-最小(MAX-MIN) 蚁群系统[10] ， 主要有三方面的不同： (1)与蚁群系统相似，为了充分利用循环最优解和目前为止找出的最优解，在每次循环之后

【愚公系列】2023年12月 智能制造理论篇-质量管理信息化

🚀一、质量管理信息化 🔎1.质量管理 质量管理是一种系统性的方法，旨在确保产品或服务的质量满足质量标准和顾客的要求。

RAG+Agent人工智能平台：RAGflow实现GraphRA知识库问答，打造极致多模态问答与AI编排流体验

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华为发布PLC-IoT技术 挺进高效、经济全屋智能领域无人区

有线布网复杂成本高，无线连接稳定性弱、接入设备台数还受限，所以现实中我们目前看到的现状：大多只是局限于单品智能，升级一些的是单系统的智能，比如窗帘自动开合、安防系统和手机的简单链接。而全屋各个场景之间的协同工作的真正智能家居，依然是一片无人区。

“私域流量”的背后：利益催生黑色产业链，恶意营销泛滥成灾

不久前，微信大力打击“私域流量”事件在网络引起不小的轰动。有传言说微信一夜之间封禁了3000万的用户。不过，微信很快发布了官方声明证实这并非真实数据，但清理使用外挂的违规账号是真的。目的是为了打击微信存在的比较严重的恶意营销的问题。   &nbsp

高并发编程-捕获线程运行时的异常 + 获取调用链

文章目录 概述捕获线程运行时的异常使用场景UncaughtExceptionHandler 接口示例

使用机器学习算法优化石油炼化过程中的供应链管理

引言 在石油炼化行业中，供应链管理是一个关键的环节。有效的供应链管理可以提高炼化过程的效率和产品质量，降低成本和风险。随着机器学习技术的发展和应用，越来越多的石油炼化企业开始尝试使用机器学习算法来优化供应链管理。本文将介绍机器学习算法在石油炼化供应链管理中的应用，并讨论其对炼化过程的影响

函数高级③ -- (执行上下文栈、作用域与作用域链)

文章目录 执行上下文栈作用域作用域与执行上下文作用域链 执行上下文栈 在全局代码执行前,

Wi-Fi HaLow技术如何推动智能零售店的发展

楼宇自动化系统大型零售店可以使用Wi-Fi HaLow系统，将楼宇自动化功能（如暖通空调、制冷、门禁、照明和安全摄像头）整合到商店网络中，从而使设备总容量更大，覆盖范围更广，在整个建筑中穿透力更佳。

【EDS从小白到专家】第3期：生态产业链高效协同的一计良策

【物联网课程学习课堂笔记】关于《人人学IoT》4.3 智能互联的家庭物联网关

课程知识点：1、家庭网络的发展2、智能家庭网关提供的业务心得：智能家庭网关以后是智慧家庭的中枢系统，随着家庭智能化需求的加大，甚至也可以加入一定的边缘算力，集成更多的能力技能。

开源的关于智能车竞赛光电起始点方案

  ▌01 起始点检测 这是在 规与矩，实与虚 给出的由佟超提出并设计的基于光电二极管的智能车竞赛起始点检测方案

云计算时代，如何实现智能化网络运维？

自2014年开启云化转型之路以来，华为私有云规模呈指数级增长，用户遍布全球各个角落，承载的业务形态也日益多样，包括了办公、生产、电商、开发和测试等；与此同时，云数据中心网络设备每年则以50%的速度激增，目前已超过20000台，分布在全球数十个数据中心里。每年，华为内部网络配置的变化量高达

2020年安徽赛区智能车竞赛有关事项通知（草案）

各参赛高校： 2020年第十五届全国大学生智能汽车竞赛安徽赛区暨安徽省第十三届大学生智能汽车竞赛，由合肥工业大学和合肥职业技术学院联合承办

燃！世界人工智能大会2021即将重磅开幕

清华大学和华为宣布开展智能数据联合创新

2019年11月1日，清华大学软件学院、大数据系统软件国家工程实验室（以下简称“清华大学”）与华为技术有限公司智能数据与存储产品线（以下简称“华为”）在北京举行智能数据合作研讨会，并为华为-大数据系统软件国家工程实验室联合创新实验室揭牌。根据共识，清华大学和华为将利用各自的核心竞争力

商业智能（Business Intelligence）系统的使用及设计原则

各类经过编纂与汇总的数据，是信息时代下的标志性产物。身处于当今由前沿网络技术所引领的社会，大数据已经俨然成为一种宝贵的资源与财产。当然，各种数据在没有系统化的整理之前，还不过是一段段无意义的信息碎片，我们很难从大量的碎片中获取到有价值的东西。只有通过高效的可视化分析工具，才能直观的获取到大数据所带来的资源

ModelArts智能标注提升70%数据标注效率学习分享

本次学习中数据标注主要是在图片中对红灯、绿灯、黄灯、人行横道、限速标志和解除限速标志等进行标注。 首先准备进行标记的图片素材，本次学习在AI Gallery中的数据中直接导入进obs桶中，下载完成后进入数据集创建 尝试了下人工手动标注，需在图片中用矩形标注物体并添加标签，看似简单