第26届高交会元宇宙完美收官,数字化参会体验引爆全场

大会现场

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第二十六届中国国际高新技术成果交易会(“高交会”)于2024年11月14日至16日在深圳国际会展中心成功举办。本届高交会以“科技引领发展 产业融合聚变”为主题,聚焦人工智能、智能机器人、新材料、EDA和工业软件、智能终端等领域,展现了新质生产力的发展方向和趋势。

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电巢科技作为本次高交会的数字化体验服务商,通过线上元宇宙线下数字化创新活动区相互联动的形式,为高交会赋予了全新的体验,让更多观众感受到了“足不出户逛展会”的未来趋势。

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展会精彩回顾一

Ecosmos - 高交会元宇宙空间

元宇宙3D会场

本次由 Ecosmos 为高交会精心打造的沉浸式元宇宙会场,在整个展会持续期间,吸引了近万名线上观众前来登录体验。

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无论是在虚拟空间中了解本届展会的亮点和发展历程,还是和同时在线的用户一起观看逛展直播了解国家创新体系最新的技术成果。

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又或是在线上交换名片以拓展人脉资源,这些全新的逛展体验都获得了线上观众的一致称赞。

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展会精彩回顾二

数字化创新活动区

此次电巢科技在13号馆的D36展位搭建了高交会数字化创新活动区,使现场观众也能够通过大屏幕直接体验到数字化带来的高效感受。

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在活动区现场,观众既可以和工作人员交换数字名片、又可以现场扫码进入元宇宙参与寻宝抽奖,还在现场主持人组织下,一起参与大屏互动小游戏。

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大量的互动环节和丰富的奖品,不但让现场观众热情高涨,而且还吸引了众多企业前来详细咨询 Ecosmos 数字化解决方案,表达合作意向。

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当然除了在高交会现场的展示,Ecosmos的技术和市场团队也现场前往了众多展商的展位进行拜访,寻找能够为Ecosmos提供更多支持的创新性机会。

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我们相信每一次的沟通都像是打开一扇通往新世界的门,也深知这些机会的汇聚,将如同璀璨繁星为Ecosmos的发展之路照亮方向,使其在竞争激烈的科技市场中脱颖而出,成为行业内具有开创性和引领性的产品。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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