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Project title 1

动态电子沙盘自身内置变色灯,对不同量级水雨情信息分色闪显,从而实现对全市重要水库、江河水情全天候实时监控。动态电子沙盘以水库汛限水位、正常水位和设计洪水位作为水库汛情判断条件,以设防水位、警戒水位、保证水位作为江河汛情判断条件,以不同量级雨量作为雨量站点雨强判断条件,对全市水雨情、汛旱情进行实时智能分析,并能以红黄蓝等不同颜色进行预警。

Project title 2

支撑层在.NET Framework框架下以Unity3D为可视化平台,集成ARToolKit增强现实SDK,采用ViSP组件提供边缘跟踪能力,从数据层获取增强信息后利用多源传感器获得的信息实时计算每一帧的结果实现图像注册,以可视化组件接口的形式为应用层提供三维建筑物模型的增强现实能力。

Project title 3

很少有人能在海湾生存,这就解释了为什么水体被称为“死亡之海”。

Project title 4

Ermakov博士认为目前的自动驾驶技术还不够成熟,积累的数据还不够,美国的很多实验并不值得信赖,自动驾驶汽车撞树就充分说明了问题。德国提出要在2023年研发成功足够安全的自动驾驶汽车,Fraunhofer研究所和大众宝马等大公司发起成立了自动驾驶汽车联盟,目前这个方向是Fraunhofer的重要研究方向之一,已经有很多的成果在逐步应用,对于汽车工业,德国认为是核心竞争产业,各方面投入都很大,Ermakov博士认为汽车产业不会因为互联网公司的介入而被轻易颠覆。

Project title 5

当工业PaaS平台上拥有大量蕴含着工业技术、知识、经验和方法的微服务架构的数字化模型时,应用层的工业APP可以升速、灵活的调用多种碎片化的微服务,实现工业APP升速开发部署和应用。

Project title 6

正如住建部在2017年3月印发的《工程质量安全提升行动方案》中所要求的那样,通过加快推进建筑信息模型(BIM)技术在规划、勘察、设计、施工和运营维护全过程的集成应用,工程质量安全监管信息化建设以及工程质量安全数字化监管也会顺势加强,工程质量安全将得到更为智能的监管。

Project title 7

ARM v8.2 主要的特性是提供了新的引入了新的 fp16 运算和 int8 dot 指令,MegEngine 基于此进行一系列细节优化(细节:四个 int8 放到一个 128 寄存器的 32 分块里一起算),最终实现了比浮点版本快 2~3 倍的速度提升。

Project title 8

预测性维护。能够在发生中断之前预测生产线中断的可能性对于制造商来说是非常宝贵的。它允许管理员在最有利的时间安排停机时间并消除意外停机。计划外停机会严重影响利润率,也可能导致客户群流失。它还扰乱了供应链,造成了过剩的库存。通过第三方现场工程支持带来额外人力的需求也会花费很多钱。普华永道的一项研究“2020年数字工厂:塑造制造业的未来”预测,由于能够通过消除计划外停工来提高利润率,预计采用机器学习来实现预测性维护将使制造商增加38%。

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如果可能的话如何做才可能达到?尽管这种讨论仅仅是一种历史的假设,并且单单从人均GDP角度讨论问题可能是有偏狭的,但这样的讨论对于中国来说却是极有价值的。因为中国当前正好处于20年前的日本所处的阶段。

Project title 10

相关研究者介绍道,这种理论虽然看起来非常令人恐惧,但它在嵌合弦理论的过程中却占据了逻辑上的合理性。即便是支持“宇宙大爆炸”理论的科学家中,认可“动物园假说”的人数也占据了最高的比例,而这种逻辑上的合理性转移到弦理论所描绘的世界中之后,就自然会形成这套理论了。

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在三维电子沙盘中进行任意缩放和漫游,可以模拟飞行,对目标进行全方位的观察分析;

Project title 12

Type3 和 Type4 则需要在浮点模型训练时就插入一些 假量化(FakeQuantize)算子,模拟量化过程中数值截断后精度降低的情形,故而称为 量化感知训练(Quantization Aware Training, QAT)。