- WPS Office高级应用与设计考试是2021年全国计算机等级考试二级新增项目,主要考的内容有以下四点,分别是单项选择题(含公共基础知识)、WPS处理文字文档操作、WPS处理电子表格操作还有WPS处理演示文稿操作。 一、WPS综合应用基础:主要考基础选择题 内容包括WPS一站式融合办公的基本概念、WPS应用界面使用和功能设置、WPS中进行PDF文件的阅读、批注、编辑和转换等操作,还有包括WPS云办公应用场景,文件的云备份、云同步、云安全、云共享、云协作等操作。 二、WPS处理文字文档:考察的是Word操作 主要(1)包括文档的创建、编辑、保存、打印和保护等基本功能。(2)设置字体和段落格式、应用文档样式和主题、调整页面布局等排版操作。(3)文档中表格的制作与编辑。(4)难一点的有文档中图形、图像(片)对象的编辑和处理,文本框和文档部件的使用,(5)符号与数学公式的输入与编辑。(6)还包括文档的分栏、分页和分节操作,文档页眉、页脚的设置,文档内容引用操作等。0 1w+浏览免费
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- 有比较详细的讲解ST语言的写法,规则,例子,能在编程程序不懂的情况提供比较全面的知识解锁,文档内容全面丰富 1. ST基本原理 6 1.1语言描述 6 1.1.1语法图 6 1.1.2语法图中的块 6 1.1.3规则的意义(语义) 7 1.2基本元素的语言 7 1.2.1 ST字符组 7 1.2.2 ST中的标识符 8 1.2.2.1标识符的规则 8 1.2.2.2标识符举例 9 1.2.3预留标识符 9 1.2.3.1保护标识符 10 1.2.4数字和布尔值 16 1.2.4.1整数 16 1.2.4.2浮点数 17 1.2.4.3指数 17 1.2.4.4布尔值 17 1.2.4.5数字的数据类型 18 1.2.5字符串 18 1.3 ST源文件的结构 19 1.3.1语句 20 1.3.2注释 21 1.4数据类型 22 1.4.1基本数据类型 22 1.4.1.1基本数据类型 22 1.4.1.2基础数据类型的值的范围限制 24 1.4.1.3普通的数据类型 25 1.4.1.4基础系统数据类型 26 1.4.2用户定义的数据类型 26 1.4.2.1用户定义的数据类型 260 3181浏览免费
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- 本报告由华院计算技术(上海)股份有限公司和中国信息通信研究院云计算与大数据研究所联合撰写,围绕认知智能发展现状、关键技术、典型应用场景和未来发展方向进行阐述。0 4552浏览免费
- 行业发展:人工智能步入新发展阶段,逐步迈向AGI;AIGC拥抱人类,创造人机交互新变革,将迎来更多新机遇。人工智能从理论发展分为四个阶段:规则导 向、机器学习、深度学习、自主学习阶段,目前处于深度学习阶段;从应用成熟度可分为三个阶段:弱人工智能阶段(ANI)、强人工智能阶段(AGI)、超人 工智能阶段(ASI),目前处于ANI阶段;从应用类型可分为四种:感知式AI与分析式AI应用较成熟,决策式AI近年来发展迅速,生成式AI迎来突破。生成式AI, 即AIGC,较传统内容创作模式UGC、PGC可实现更大数量、更高质量、更低单位成本,未来将从辅助创作生成趋向高度自动化自主创造。此外,AIGC将赋 能多领域,加速人机共生的建设,迎接更多机遇与挑战。 ◆ 技术进步:算力是支撑,数据是瓶颈,算法迎来突破。算力层,近年来大模型流行,模型参数量迅速膨胀,所需计算资源越来越大,算力是AIGC核心生产要素; 而AI芯片全球短缺,美对华芯片制裁升级,我们认为国内短期算力充足,长期仍需要逐步实现AI芯片国产化替代。数据是机器学习的核心,AI发展的瓶颈,数据 决定模型质量的上限;大模型训练需要海量且优质数据,A5 3184浏览免费
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- ChatGPT(全名:Chat Generative Pre-trained Transformer),美国OpenAI 研发的聊天机器人程序 ,于2022年11月30日发布 。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具,它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样来聊天交流,甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码,写论文等任务。 本文档为2023年ChatGPT调研报告5 3123浏览免费
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- “三位一体结构演化模式”:人、组织、社会,数字化 技术驱动人类社会发展的结构与范式更迭 财富 能力 知识 人类的 无尽追求 驱动力 结构 进化系统 探索优化 空间 时间 知识 降本增效 信息 能量 科技 “可编程”: 串联信息 “可执行”: 能量转化 目标: 更好地满足人类需求 解释预测 归纳 演绎 科学 范式:第1-2-3 4(5)(数据和计算驱动) 经济 农业化、工业化、数字化 新能源科技 新材料科技 新空间科技新生命科技 不断演进的数字化平台 人工智能/边缘计算 (大模型/知识生态系统,自动驾驶-机器人/行动生态系统) 新兴平台 (元宇宙,web3,脑机,量子,生物基) 移动互联网/云 (信息生态系统) 数字化程度越来越高 => 软件吞噬世界|科技产业 = 创新成为生产力资本 <= 更高的能量转化效0 1210浏览免费
- 探索2023年泛娱乐行业的全球扩张秘诀!即构科技精心编撰的《2023年泛娱乐出海手册》,为您提供全方位的市场洞察和战略指导。 本手册深入剖析了包括东南亚、南亚、中东北非、欧美和拉美等关键地区的市场特性,结合即构的尖端技术和创新解决方案,为泛娱乐企业的出海之路提供了详细的路线图。 它不仅涉及本土化策略、用户行为分析,还包括如何有效地整合资源和技术以优化产品和服务。 透过即构科技的专业视角,您将能够洞悉市场动态,把握出海战略的关键要素。无论您的目标是扩展现有市场还是探索新兴领域,这份手册将为您的全球扩展之旅提供宝贵的知识和指南。 无论您是泛娱乐领域的初创企业还是行业巨头,这份手册都将帮助您在竞争激烈的全球市场中找到独特的立足点。 立即下载,携手即构科技,开启泛娱乐行业的全球征程!0 623浏览免费
- E-NCAP名为欧洲新车安全评鉴协会,是专门针对量产车型的安全性进行评测的机构。 每辆新车上市前(出口欧洲),都会经过E-NCAP的测评,并且其最终的得分将反映这辆车型的整体安全性能。此外,欧洲市场也会对E-NCAP得分存在一定的要求,不满足的话是无法进入市场的,因此新车在开发过程中会对E-NCAP评测标准进行评估,来满足欧洲市场的需求。0 1394浏览免费
- 数据治理行业实践白皮书(2023版).pdf, 比较全面的数据治理方法描述,有很好的参考价值,数据项目打单,ppt参考资料 来源: 杭州玳数科技有限公司(简称袋鼠云)0 256浏览免费
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- 白皮书聚焦6G总体愿景需求,研判6G发展驱动力,预测6G市场趋势,凝练6G五大典型场景,设计6G关键能力指标,充分展现我国6G阶段性研究成果。 白皮书核心观点 1、从6G发展驱动力看,面向2030年及未来,人类社会将进入智能化时代,数字世界与物理世界将无缝融合,社会服务均衡化、高端化,社会治理科学化、精准化,社会发展绿色化、节能化将成为未来社会发展趋势。经济、社会、环境的可持续发展以及技术的创新演进将驱动移动通信技术持续从5G向6G迭代升级,推进6G向泛在互联、普惠智能、超强感知、全域覆盖、绿色低碳、安全可信等方向拓展。 2、从6G市场趋势看,面向2030年商用的6G网络中将涌现出智能体交互、通信感知、普惠智能等新业务新服务。预计到2040年,物联网终端将呈现千亿级爆发式增长、连接数占比超过90%,基于XR设备、全息设备等新型终端设备的沉浸式业务有望贡献超过一半的月均流量,最终为6G带来“千亿级终端连接数,万亿级GB月均流量”的广阔市场。 3、从6G典型场景看,6G将在5G原有的三大典型场景基础上拓展深化,全面支持以人为中心的沉浸式交互体验和高效可靠的物联网场景,有效融合通信、计0 364浏览免费
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- DPU作为最近炙手可热的专用数据处理器,关于DPU的技术白皮书已经很多,伴随着技术逐渐趋于一致,需要从性能测试的角度去看DPU,什么要的DPU才是性能好的DPU?怎么测试DPU等等问题,该白皮书就讲述了这些问题,并且根据DPU应用场景,从网络、存储、计算、安全等方面定义了DPU的测试场景与测试方法。 白皮书摘要: 芯片评测通行的评价维度是PPA,即性能(Performance)、功耗(Power)、面积(Area), 这三个维度可以用于比较同类芯片产品的优劣。然而,这个评价维度适用的前提是芯片 要“同类”,例如,基于 X86 或 ARM 指令集的服务器级 CPU;或者即便不属于同一类指 令集,但至少是级别相近的 CPU,并且可以运行同类操作系统。对于不同类别的芯片, PPA 的比较没有实际意义。对于新近发展起来的 DPU(Data Process Units)芯片,现有 不同厂商的DPU 从功能角度来看,存在较大差异。虽笼统属于 DPU 大类,但是否属于 “同类”仍有待商榷。这必然导致性能评价的维度各有侧重,呈现多元化,给建立一个 公平的 DPU 的评价体系带来了较大的挑战。0 404浏览免费
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- 人工智能导论模型与算法吴飞pdf 人工智能:模型与算法教学大纲 从逻辑推理、搜索求解、监督学习、无监督学习、深度学习、强化学习和博 弈对抗介绍人工智能基本概念和模型算法,帮助学习者了解人工智能历史、趋势、 应用及挑战,掌握人工智能在自然语言理解和视觉分析等方面赋能实体经济的手 段。 课程概述 人工智能(Artificial Intelligence,简称 AI)是以机器为载体所展示出来的人类智 能,因此人工智能也被称为机器智能(Machine Intelligence)。对人类智能的模拟可 通过以符号主义为核心的逻辑推理、以问题求解为核心的探询搜索、以数据驱动 为核心的机器学习、以行为主义为核心的强化学习和以博弈对抗为核心的决策智 能等方法来实现。 本课程成体系介绍人工智能的基本概念和基础算法,可帮助学习者掌握人工 智能脉络体系,体会具能、使能和赋能,从算法层面对人工智能技术“知其意, 悟其理,守其则,践其行”。课程内容包括如下:人工智能概述、搜索求解、逻 辑与推理、监督学习、无监督学习、深度学习、强化学习、博弈对抗。 人工智能不单纯是一门课程、一手技术、一项产品或一个应用,而是理论1 1292浏览免费
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- 1. 人形机器人作为另一个颠覆性产品赛道,在满足社会发展需求的背景下迎来了巨大的发展机遇。预计到2035年,人形 机器人市场将保持50%以上的高增速发展,全球需求总量将达到100~200亿台,为人形机器人开辟了巨大的市场空间。 2. 产业链:上游硬件市场基本成熟,中国本土企业市场渗透不断突破;人形机器人核心技术攻关将聚焦软件和算法; 3. 产品层面:扫描人形机器人制造的主流企业,从技术路线上总结两大方向:体能型和智能型; 4. 从应用场景上看:对比服务业,制造业更能快速实现商业化场景落地; 5. 市场前景:人形机器人迎来产业元年,市场规模保守估计2035年将达千亿美元。0 365浏览免费
- 企业AIGC商业落地应用研究报告 1、AIGC市场全貌与供应商的摩拳擦掌 2、时代更替,企业用户的新思路、新需要 3、确定的初步试探与不确定的路径选择 4、优质AIGC服务商的选型字典 5、AIGC在十三个场景的应用前瞻0 358浏览免费
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- 在ChatGPT中,"prompts"是指预设的问题、话题或关键词,用于引导和激发ChatGPT生成响应。这些prompts可以是一句问题,一个话题,或者一个关键词,它们的作用是在ChatGPT的生成过程中提供一些启示或限定,帮助ChatGPT更加准确地理解用户的请求并生成合适的响应。 在ChatGPT的训练过程中,设计者会提供大量的prompts,用于指导ChatGPT学习和理解语言的含义和语境。这些prompts可以来自于真实的对话、文本、问题、话题等,涵盖了各种各样的语言情境,包括谈论天气、娱乐、科技、政治等等。 当用户向ChatGPT提出问题时,ChatGPT会根据输入的关键词或语境来匹配相应的prompts,并利用它们来生成回答。 例如,如果用户询问:“你喜欢什么动物?”,ChatGPT可以根据预设的"likes"或"what do you like" prompts来生成回答,提供一些与动物相关的信息。 通过使用prompts,ChatGPT可以更好地理解用户的请求,并生成更加有针对性的回答,从而提高ChatGPT的响应质量和用户体验。0 819浏览免费
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- 内容概要:《ChatGPT使用总结:150个ChatGPT提示词模板(英文原版完整版).pdf》是一份详细介绍ChatGPT提示词模板的资源,共包含150个模板,涵盖了各种场景和话题,旨在帮助读者更好地使用ChatGPT进行对话生成。 适用人群:本资源适用于对话生成领域的从业者、研究者、学生以及对ChatGPT感兴趣的人群。 使用场景及目标:本资源可以应用于各种对话生成场景,如智能客服、聊天机器人、智能问答等。通过使用本资源提供的150个模板,读者可以更快速、更准确地生成符合用户需求的对话内容,提高对话生成的效率和质量。 其他说明:本资源是英文原版完整版,需要读者具备一定的英文阅读能力。同时,本资源提供的是提示词模板,读者需要根据实际情况进行适当的修改和调整,以生成符合实际需求的对话内容。0 1331浏览免费
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- 智能座舱,即智能化的汽车驾驶与乘坐空间,包括多种软硬件,如应用程序、操作系统、中间件、HMI交互窗口、座舱域控制器、SoC芯片等。用户通过摄像头、麦克风等硬件输入信息、或通过传感器感知信息,再由芯片通过分析用户感知、行为进行主动决策,最后通过显示屏、仪表等实现输出,完成了车、路、人三方面的智能化,并将数据储存至云端,以实现对资源的有效适配。0 303浏览免费
- 党的十九届四中全会首次将“数据”增列为一种生产要素,要求建立健全由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制,标志着以数据为关键要素的数字经济进入新时代。党的二十大报告提出要“加快建设现代化经济体系,着力提高全要素生产率”,充分发挥海量数据和丰富应用场景优势,促进数字技术与实体经济深度融合,赋能传统产业转型升级,催生新产业、新业态、新模式,不断做强、做优、做大我国数字经济。数据要素所引发的生产要素变革,正在重塑着我们的需求、生产、供应和消费,改变着社会的组织运行方式。 良好的数据资产管理是释放数据要素价值的基础。经过多年发展,我国数据资产管理逐步进入深化落地时期。 《数据资产管理实践白皮书》(6.0 版)是大数据技术标准推进委员会自 2017 年以来发布的第六版白皮书。基于多年理论研究和案例分析,本白皮书将以政府机构和企事业单位作为研究主体(侧重企业),以数据资产赋能业务发展作为核心逻辑,跟踪 2022 年数据资产管理领域政策和行业动向,阐述数据资产管理的概念内涵、演进历程、发展现状,结合企业数据资产管理典型方法和实践案例,重点讨论数据资产管理的活动职能、 保障措施、0 250浏览免费
- 《自动控制原理课程设计》 实验一、系统的数学模型 实验目的:使用 matlab 求系统的传递函数、系统零极点计算等。 实验内容:任选一个结构图,各环节传递函数自定(系统至少为 4 阶系统)。 1、用 matlab 命令求出其传递函数;并用信号流图或简化结构图的方法进行验 证; 2、根据(1)得到的传递函数,给出系统的分子和分母多项式; 3、将传递函数表述为零极点形式、并描绘系统零极点分布图; 4、求其单位阶跃响应曲线,单位脉冲响应曲线。 5、求r(t) a sint 的输出响应曲线。 实验二、典型环节的 MATLAB 仿真 实验目的:观察典型环节在阶跃信号作用下的动态特性,加深对各典型环节响应 曲线的理解。 实验内容:1、按照下列各典型环节的传递函数,建立相应的 simulink 模型,记 录其单位阶跃响应波形。系数自定。 (1)比例环节:G(s) K1 ;G(s) K2 实验三、控制系统的时域分析 实验四、根轨迹分析 实验五 、控制系统的频率分析 实验六、系统校正设计:测速反馈校正和比例+微分校正 实验七 、线性系统串联校正 实验八、PID 控制 PID 控制器0 1660浏览免费
- 中国移动为解决“大云”算力体系的发展瓶颈,重点围绕降低成本、提升性能、增加安全性、提升稳定性等目标,于 2018 年启动自研 DPU 的软硬件生态构建,具体以硬件和软件同步演进思考。0 359浏览免费
- 智联招聘:2024年大学生就业力调研报告0 294浏览免费
- 智能座舱全产业链分为三大环节:上游-中游-下游。中游是我们通常意义上所指的 是一级供应商,通过整合上游各类软硬件,组装成智能座舱产品,提供给下游集成厂商。一芯多屏技术是未来主要发展趋势。随着汽车座舱内部功能越来越丰富,而传统座 舱,仪表、娱乐、中控等系统相互独立,主要由单一芯片驱动单个功能/系统,通信开销 大。“一芯多屏”模式采用一颗芯片支持多个操作系统,不仅解决了系统之间高成本的 通信开销问题,同时缩短了通信时间。座舱域控制器芯片形成传统汽车电子和消费电子厂商两大阵营。座舱域控制器芯片 市场的主要参与者包括 NXP、德州仪器、瑞萨电子等传统汽车芯片厂商,主要面向中低 端市场,此外手机领域的厂0 304浏览免费
- QGDW 12180-2021 智能物联电能表功能及软件规范5 356浏览免费
- 一、实验目的 1、熟悉集成门电路的逻辑功能和测试方法。 2、了解TTL、CMOS集成门电路的特点和使用规则。 3、根据设计任务设计出组合逻辑电路。 4、自拟实验方案、选用仪器设备验证所设计的组合逻辑电路的正确性。 二、实验原理、内容、步骤、分析、结论 1、常见的组合逻辑电路常常使用中、小规模集成电路来设计。设计组合电路的一般步骤是: (1)根据设计任务的要求,列出真值表。 (2)用卡诺图或代数化简法求出最简的逻辑表达式。 (3)根据逻辑表达式,画出逻辑图,用标准器件构成电路。 (4)最后,用实验来验证设计的正确性。 组合逻辑电路设计过程 (1)用二输入“与非”门设计一个4人表决电路。当四个输入端中有三个或四个为“1”时,输出端才为“1”。 方法及步骤:可以看出,此项实验需要8个二输入与非门, 按图接线,输入端A、B、C、D接0-1开关,输出端Z接0-1显示器,逐次改变输入变量A、B、C、D,测量输出值Z,验证逻辑功能。 由测试数据可以看出:当A、B、C、D四个输入端中有三个为1或四个为1时,Z输出都为1,其余情况输出都为0,符合多数同意表决通过的要求,设计方案满足任务要4 1706浏览免费
- 全球6G技术大会2023通感一体化系统架构与关键技术白皮书92页.pdf0 319浏览免费
- ISO/IEC 27004-2016中文版本0 204浏览免费
- ⼤⼀python编程题库和答案_Python编程练习题 1 求可⽤被17整除的所有三位数 for num in range(99,1000): if num % 17 == 0: print num ps:下⾯的写法和上⾯的写法性能的差距,上⾯好吧? for num in range(99,1000): if num % 17 == 0: print num else: continue 2 连续整数之合 >>> sum = 0 >>> x = int (raw_input ('pls input x: ')) pls input x: 22 >>> for num in range(0,x): ... sum += num ... >>> print sum 231 >>> 累加 x = int(raw_input('please input x : ' )) layer = 1 while layer <= x: lsum = 0 count =1 while count <= layer: lsum += count count += 1 fstr = '' for num in0 3757浏览免费
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