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飞速低代码平台
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2年前
企业如何选型低代码才能避免踩坑 | 飞速低代码
低代码开发平台该怎么选型?现如今,低代码开发平台又再次进到公众视野。对于企业来说,使用低代码开发平台不仅仅意味着数字化转型的开始,也意味着内部开发效率提升、业务流程梳理更加清晰。市场上的低代码平台非常多,企业应该怎么选型才能避免踩坑呢?1、软件开发的灵活性企业不断发展扩大,标准化的产品软件已经难以满足企业的需求,在这种情况下,低代码平台的灵活性就显得十分重
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2年前
深度强化学习
2022年数字信息化培训项目系列各企、事业单位:随着科技的快速发展,人工智能俨然成了当今社会的关注焦点。而在人工智能的发展上,深度学习、强化学习、迁移学习等成为了科学界、工业界研究和应用的热点。在实际研究和应用过程当中,研究人员逐渐发现了深度学习单独应用的缺点,如没有决策能力,不可推理等。而深度强化学习,作为一种崭新的机器学习方法,同时具有感知能力和决策能力
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2年前
2022“SEED”第三届江苏大数据开发与应用大赛
一、赛事简介江苏省工业和信息化厅、无锡市政府通过连续两年举办江苏大数据开发与应用大赛,已累计吸引到全球超过3800名选手参与其中,同时在医疗、能源、车联网、城市治理等前沿热门领域,均提供了大量经过数据全生命周期加工后的珍贵产业案例数据集,充分展现了无锡市数据开放、数据共享工作的成效。为进一步汇聚核心产业高价值种子数据集,促进公共数据共享开放,吸引数字化产业人
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2年前
2022“SEED”第三届江苏大数据开发与应用大赛
一、赛事简介江苏省工业和信息化厅、无锡市政府通过连续两年举办江苏大数据开发与应用大赛,已累计吸引到全球超过3800名选手参与其中,同时在医疗、能源、车联网、城市治理等前沿热门领域,均提供了大量经过数据全生命周期加工后的珍贵产业案例数据集,充分展现了无锡市数据开放、数据共享工作的成效。为进一步汇聚核心产业高价值种子数据集,促进公共数据共享开放,吸引数字化产业人
helloworld_70863843
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2年前
2022年第三届seed大赛(江苏大数据开发与应用大赛)
一、赛事简介江苏省工业和信息化厅、无锡市政府通过连续两年举办江苏大数据开发与应用大赛,已累计吸引到全球超过3800名选手参与其中,同时在医疗、能源、车联网、城市治理等前沿热门领域,均提供了大量经过数据全生命周期加工后的珍贵产业案例数据集,充分展现了无锡市数据开放、数据共享工作的成效。为进一步汇聚核心产业高价值种子数据集,促进公共数据共享开放,吸引数字化产业人
天翼云开发者社区
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2年前
东方电机打造大国重器 携手天翼云挺起智能制造新脊梁 智能制造的力量 东方电机的数字化前行之路
2021年7月1日,全世界第二大水电站白鹤滩水电站,首批机组正式投产。该电站首次全部采用国产的百万千瓦级水轮发电机组,装机总量达1600万千瓦,创下水电单机容量新纪录,其中8台发电机由东方电气集团自主研制。据了解,这些发电机的核心部件定子线棒、转子线圈,以及定子冲片的生产制造,均由东方电气集团东方电机有限公司(以下简称东方电机)数字化车间制造完成。如今,走进
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2年前
2022“SEED”第三届江苏大数据开发与应用大赛--医疗卫生赛道
一、赛事简介江苏省工业和信息化厅、无锡市政府通过连续两年举办江苏大数据开发与应用大赛,已累计吸引到全球超过3800名选手参与其中,同时在医疗、能源、车联网、城市治理等前沿热门领域,均提供了大量经过数据全生命周期加工后的珍贵产业案例数据集,充分展现了无锡市数据开放、数据共享工作的成效。为进一步汇聚核心产业高价值种子数据集,促进公共数据共享开放,吸引数字化产业人
天翼云开发者社区
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2年前
安全可信 | 首批!天翼云通过可信云安全云工作负载保护平台评估
近日,由中国信息通信研究院与中国通信标准化协会联合主办的“安全运营发展论坛”召开,会上公布了2022可信云安全首批云工作负载保护平台评估结果,天翼云服务器安全卫士(原生版)顺利通过认证,天翼云成为首批四家通过认证的企业之一。随着数字化转型的不断推进,传统IT架构发生变化,基础设施云化和混合云大面积使用成为新趋势。混合云、多云部署在不同的云环境中,企业需要采用
飞速低代码平台
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2年前
飞速创软 | 表单驱动到模型驱动的演变史,带你解读低代码发展趋势
随着社会数字化进程的加速,旺盛的企业个性化需求和有限的专业开发人员供给之间的矛盾也日益显著,行业内亟需更快门槛、更高效率的开发方法和工具,低代码技术便应运而生。低代码开发,是通过编写少量代码甚至无需代码,就可以快速生成应用程序的一种方法和工具。借助低代码,使用者无需编码即可完成企业系统的常用功能,少量编码开发更多扩展功能。(图片来源于:百度)低代码开发平台可
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2年前
亚马逊云科技的MLOps新实践,会给我们哪些启发?
20年前,软件行业在数字化演进的道路上,从部署一个Web服务器到部署几十甚至上百上千个不同的应用,在各种规模化交付方面的挑战之下,诞生了DevOps技术。比如虚拟化、云计算、持续集成/发布、自动化测试等,而MLOps就是机器学习时代的DevOps。它的主要作用就是连接模型构建团队和业务,运维团队,建立起一个标准化的模型开发,部署与运维流程,使得企业组织能更好
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