泰得利通贵州分公司2014上半年项目合作公告

2014年上半年,无锡泰得利通软件科技有限公司贵州分公司与7家政府单位签订合作项目,取得优异成绩。泰得利通作为国内领先的电子政务、电子商务前端解决方案服务商,提供包括政府网站整合、教育行业、电信等多个领域的解决方案。
2014年上半年即将进入尾声,无锡泰得利通软件科技有限公司(以下简称:“泰得利通”)贵州 分公司在其各部门的共同努力之下,在上半年与贵州省7家政府单位,签订了合作项目,创造了佳绩,以下是贵州分公司在上半年与贵州省政府及下属市,县级城市签订的一切相关合作项目:

泰得利通是专业从事电子政务、电子商务内容管理中间件及应用软件研发与外包服务的软件企业。公司总部坐落于无锡市滨湖区无锡(国家)工业设计园,办公面积2000余平米。公司在北京、上海、广州、宁波、四川、贵州、江西都设有分支机构。

泰得利通是国内第一家专业级电子政务、电子商务前端解决方案服务商,是国家重点培养的创新型软件企业,具有江苏省创新型科技企业、国家双软认证企业、国际软件成熟度CMMI3认证企业、ISO9001、 ISO27001等专业资质认证企业。

泰得利通提供的解决方案涉及领域广阔,有政府网站整合解决方案,教育行业解决方案,电信解决方案,银行保险解决方案,大型企业解决方案等,帮助这些行业运用互联网创造效益,通过互联网实现梦想。

泰得利通的典型客户:无锡市政府,中国移动,中国联通,东亚银行,三星财险,上海大众,东风标致等。

泰得利通以自主产权的创新品牌“TurboCMS”、“TurboWCM”、“InterCMS”、“政务快车”“无障碍服务平台”为龙头,长期致力于电子政务、电子商务领域以内容管理为核心的相关软件产品的研发与服务。公司以政府内容管理、企业内容管理、政民互动、企业内容营销、在线互动营销、信息整合为切入点,始终专注于帮助政府与企业用户通过互联网持续创造效益。
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区域的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,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,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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