2021年中国企业科技创新力蓝皮书.pdf
2021-12-06 22:09:10 3.67MB
2021中国VRAR创新企业TOP50.pdf
2021-12-06 21:01:32 2.24MB VR AR
Sikuli是一种使用截图进行UI自动化测试的技术。Sikuli包括sikul脚本,基于Jython的API以及sikuliIDE。Sikuli可以实现任何你可以在显示器上看到ui对象的自动化,你可以通过编写一些代码来实现web页面,window/linux/MacOSX桌面应用、甚至是iphone和android模拟器的自动化测试。在这里我们先介绍一下如何使用sikuli+jruby+watir-web_driver来实现基于web的自动化测试,因此在开始之前,我们需要安装一些基本工具。在这里下载安装sikuli:http://sikuli.org/download.shtml注意:1,si
2021-12-06 17:30:07 889KB Sikuli:创新的图形化编程技术
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大学生创新实验项目嵌入式系统设计课题大学生创新实验项目嵌入式系统设计课题系统设计课题
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进入5G时代后,手机终端天线主要是2T4R/4T4R配置,因此,在一些重要的场景,5G基 站、5G室内分布系统必须达到4路以上射频发射通道(即:信源侧至少能满足4T) ,才能使 5G 手机体验到四通道下载速率。但是,在一些存量室内分布系统中, 目前的硬件部署只满 足2路射频发射通道(即:信源侧只能满足2T) ,地铁轨行区(隧道)就是如此。目前,在 地铁轨行区的每个单向隧道内普遍采用部署两条平行泄漏电缆的方案进行隧道内的均匀“线覆 盖” ,但是,一旦采用传统的5G合路方案,就只能提供2路射频发射通道,无法在此重要场 景中充分体现5G网络的高速率特性。 为解决地铁轨行区2T向4T的升级,业界目前的传统解决方案是在每个地铁隧道内建设4条泄 漏电缆,从而实现5G的4T通道。对于新建地铁线路,可以在方案设计之初就按照每个隧道4 条泄漏电缆进行规划设计,跟其他系统(公安系统、列车安全运行系统、电源系统等) 协同 分配隧道内的安装空间,可实施性较高。但是,对于存量地铁线路,建设 4 条泄漏电缆的方 案可行性较低、建设成本较高。 为了实现4T,至少需要新增两条泄漏电缆,但是,新增的泄漏电缆往往已经没有合适的安装 空间了,合适的安装空间已经被线路新建时的其他系统占用了。地铁隧道内的线缆都按照新 建之初的设计规范, 按照在隧道一侧墙壁上的托架上(见下图),托架根据新建时多方建设 需求设计为固定的几层给多个单位使用。原来的泄漏电缆的安装高度处于地铁列车车厢的玻 璃窗户高度范围内,确保无线信号以相对低的穿透损耗进入车厢。现在,如果去新增两条泄 漏缆,在玻璃窗户高度范围内的线缆托架上,往往没有空余安装位置了,其他位置将会导致 漏缆的覆盖效果大打折扣。
2021-12-06 14:02:04 9.14MB 地铁5G覆盖创新组网方案研究
基于因子分析我国区域创新能力评价,董晓丹,,在经济全球化加快发展和区域竞争日益激烈的背景下,区域创新能力已经成为地区经济获取竞争优势的决定因素。区域创新能力是衡量区
2021-12-05 23:22:51 272KB 首发论文
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策划书+PPT
2021-12-05 15:23:11 8.5MB 创新创业
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《档案室库房管理系统》是一款用于满足各档案室库房档案管理工作的需要。 功能包含收集存档、借阅利用、保管鉴定、档案检索等,实现电子公文(含纸质文件)从公文下载到移交进馆的全程信息化管理;业务流程化管理;行业规范化管理。实现电子公文(含纸质文件)信息查询、条目检索、信息统计统一化管理。 主要功能包含: 一、收集存档:收集存档录入、收集存档查询 二、借阅利用:档案借阅、借阅审批、借阅查询、归还提醒 三、保管鉴定:库房信息、库房温湿度登记、库存温湿度查询、鉴定销毁、鉴定销毁查询 四、档案检索:智能检索、分类检索、名称检索 五、系统设置:档案类目、部门信息、人员信息 六、其他管理:外来文件、其他资料、会议文件、公司证件、规章制度
2021-12-04 11:08:18 12.48MB 创新软件 档案室管理 档案库房管理
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过去的 2017 年,雷锋网学术频道 AI 科技评论与学者的访谈涉及多个方向,从计算机视觉到自然语言处理,从大数据到机器学习,从高性能计算到脑机接口……但唯一不变的,是“连接学术前沿,洞见产业未来”的甄选标准。 我们精挑细选,筛选出 50 篇访谈实录,组成这一特辑,将这 50 篇访谈分为四个方向: 机器学习, 计算机视觉,自然语言处理,多维度思考。 在「 机器学习」栏目中,你可以看到这些内容: 腾讯究竟是如何训练“艺”的;什么样的人工智能更有前景;对于人工智能的发展, 学者们各持什么看法…… 在「计算机视觉」栏目中, AI 科技评论集齐了腾讯、 百度、旷视、阅面的多位专家访谈, 如果想知道他们是如何看待计算机视觉方面的最新进展,如何在这波火热浪潮中找寻自身的位置,那一定不能错过。 在「自然语言处理」栏目中,从北大到清华,从微软到阿里,我们采访了多位学界和业界领军研究者,他们在研究侧重点有哪些共通与不同之处?目前想要实现技术落地,最大的挑战在哪里? 他们各自最新的研究进展又到了一个怎样的阶段……你可以从中一窥究竟。 在「多维度思考」栏目中,你将看到一个更广阔的科研天地:大数据时代,这个社会究竟发生了什么剧变;如何将物理学、运筹学、 数学、工程学等与人工智能结合起来进行研究;脑机接口到底是科幻还是真实…… 当然,以上提到的仅仅是知识冰山的一角。相信你能从这一特辑中,从多位学者的观点中,看到未来,得到启发。
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作文开头的创新方法 (2).ppt
2021-12-02 13:04:28 258KB