畅联“5机”,华为云WeLink勇当数字化联接器

在2020年华为全联接大会上,WeLink被定位为数字化联接器,助力企业抓住5G时代的“5机”机遇,实现对象、过程、规则的数字化。WeLink通过安全、开放、智能的体验,推动企业业务转型和效率提升。中核集团利用WeLink实现了智能协同,未来将持续深化其在数字化转型中的作用。案例展示了WeLink在水库管理和公证业务中的创新应用,证实其在各行各业的广泛适用性。

2020年9月23日,华为全联接大会在上海举行,本次大会以“5机协同,共创行业新价值”为主题,与千行百业共同探讨合作共赢之道。在当天下午的“华为云协同办公”专题会议中,WeLink服务产品部总裁王俊、中核集团信息化处长翁黎明分别发表了主题演讲,总体来讲,是要把握“5机”机遇,勇当数字化联接器,将WeLink进行到底!
畅联“5机”,华为云WeLink勇当数字化联接器

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WeLink服务产品部总裁王俊
WeLink服务产品部总裁王俊表示:随着5G在全球完成规模部署,联接、云、AI、计算和行业应用这五种技术、五大机会(简称5机)史无前例地汇聚到一起,各行各业全面进入数字化和智能化,WeLink有望和各行各业一起开创新篇章。“5机”机遇下的全面数字化,核心是要实现对象数字化、过程数字化、规则数字化,而WeLink就是一个数字化联接器,以其安全、开放、智能的专属体验,达到企业业务体验提升、效率提升、模式创新,助推企业数字化转型成功。
持续构建中核数字化联接,将WeLink进行到底!

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中核集团信息化处长翁黎明
中核集团信息化处长翁黎明分享道:WeLink是一个成熟稳定并且有丰厚数字化转型实践经验和成效背景的一款产品,同时,WeLink具有快速部署,灵活应用、分级分权管理、信息安全保障等优点。中核集团选择使用WeLink,不仅有效支持了17万+员工日常协作,每月1万+会议,近1500+培训直播,而且基于WeLink开放平台,打造统一互联网入口,在统一应用鉴权的基础上,快速对接了集团官网、智慧党建、核工业大学等互联网应用,有效支持了中核智能协同平台建设以及中核的数

来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代,具体的私有代调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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