数字引领未来,第七届粤港澳大湾区跨界融合产业创新交流会圆满举行

2022年第七届粤港澳大湾区跨界融合产业创新交流会在深圳召开,围绕产业数字化转型进行探讨,强调数字经济对企业发展的重大意义。会上指出,利用物联网等技术能够帮助企业实现数字化转型,提升竞争力。

据《中国数字经济发展报告(2022年)》显示,2021年,我国数字经济规模达到45.5万亿元,占GDP比重达到39.8%,数字经济在国民经济中的地位更加稳固、支撑作用更加明显,产业数字化转型对国家经济和企业的发展具有十分重大的意义。


2022年9月24日,第七届粤港澳大湾区跨界融合产业创新交流会在深圳龙华区行政服务中心7栋A座14楼召开。
本届交流会由中粤港澳大湾区商业联合会主办,深圳中科云物联网创新技术研究院与深圳圣笛数控有限公司联合承办,以“聚焦产业数字化转型,共享数字经济红利”为主题,原深圳市政府领导、各地方商会/行业协会会长及深圳圣笛数控有限公司领导等20余人出席了本次交流会。


会上,深圳市政协原专职副主席周长瑚表示:目前,数字经济的大潮已经来临,国家和各地方政府也出台了数字化转型一系列政策,这是企业发展的挑战,也是好机遇。


中美硅谷发展促进会会长丁一发表主题分享:在疫情之下,很多企业发展状况遇阻,缺乏创新是一个比较重要的原因。科创中国,产业数字化转型是中国经济发展的必然之路。中国数字经济即将进入快车道,提高数字经济思维,增强发展数字经济本领有利于推动产业数字化转型融入经济发展新格局。 


随后,深圳中科云物联网创新技术研究院副秘书长/深圳圣笛数控有限公司商学院院长田镕嘉针对本次活动进行了“物联网OID——助力企业数字转型,共享数字经济红利”主题分享。他说,物联网有助于企业提供更精准的服务,增强决策管理的能力,为企业降本增效,对产业数字化转型起到至关重要的作用。
OID为企业管理、营销、研发等提供数据支撑,实现商品一物一码,实现数据精准互联、互通、融合、共享,为企业数字化转型提供轻量级、易维护、低成本的解决方案,是企业数字化成功转型的强动力。圣笛数控专注于OID数字生态服务,以“开启OID物联新纪元”为使命,愿与全国企业一起共创数字未来,共担发展使命,共享数字红利,助力产业数字化转型,共荣民族复兴。
会议最后,中科云物联网创新技术研究院副院长兼秘书长喻丽霞、圣笛数控董事长助理邹峰同与会嘉宾对所属各行业业务进行了系列展示,并对产业数字化转型相关问题进行了深入的研究探讨。 

本次交流会发言嘉宾及主题

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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