安科瑞崔丽洁　　【摘要】：电气设备是建筑中不可缺少的一部分，具有较为重要的作用和意义，在应用过程中不仅能够提升建筑本身实用性能，而且可为消费者提供更加优良的生活环境。但设备一旦在运行过程中出现故障，不仅会影响居民正常生活，还会产生安全隐患，威胁人身安全。因此对设备电弧进行保障显得较为重要。本文主要对建筑电气故障电弧保护设计进行分析探究，阐述电弧保护基本原理。　　【关键词】：建筑电气；故障电弧探测器　　引言　　随着中国经济和科学技术的迅速发展，城市建设越来越快，进入城市的人口越来越多，城市建设逐渐向高密集型、智能化方向发展，现代大体量建筑、公众集聚场所建筑和一类高层建筑越来越多，随之而来的火灾隐

（声明：本篇文章授权活动官方亚马逊云科技文章转发、改写权，包括不限于在亚马逊云科技开发者社区、知乎、自媒体平台、第三方开发者媒体等亚马逊云科技官方渠道）一、前言随着人工智能技术的快速发展和广泛应用，我们的生活和工作方式都在发生改变。其中，生成式人工智能（AIGC）作为一项前沿技术，在代码编写、艺术创作、内容生成等领域，正逐渐崭露头角。然而，尽管目前已经出现了很多功能强大的大模型，我们仍然在寻找更加高效、便捷的工具，以满足更多场景设计的需求。在此背景下，亚马逊云科技最近在2023re:Invent大会推出了面向企业级用户的AI生成工具——AmazonQ。二、AmazonQ这款AI助手与其他大模型

 近期，合合信息旗下扫描全能王推出液晶手写板（简称“手写板”），为用户带来仿真、流畅的书写绘画体验，一同发布的还有扫描全能王APP的新功能“拍手写板”。该功能可帮助用户在拍摄手写板内容后去除图片上的反光干扰，形成更贴近白纸、板报的图片，并通过手写字迹识别，快捷、有序地获取可编辑、可分享的电子文档，助力工作效率提升。家庭场景中，父母可使用该功能清晰地扫描、分享孩子的画作，记录其成长轨迹。  扫描全能王“拍手写板”不同滤镜表现效果 据悉，“反光消除”技术是“拍手写板”功能的核心亮点。此前，人们消除图像反光需要使用专业的电脑端图像处理软件，进行图层复制、前景色填充、反光区域涂抹等系列复杂操作。“拍手

关键字:[AmazonWebServicesre:Invent2023,AmazonQuickSight,DataFoundation,DataStrategy,DataAnalytics,MachineLearning,GenerativeAi]本文字数:1700,阅读完需:10分钟视频如视频不能正常播放，请前往bilibili观看本视频。>>https://www.bilibili.com/video/BV1ke411Z7n3导读数据是推动当前业务需求的独特优势，同时为未来做好准备。随着公司的转型，需为业务应用程序、新技术创新和数据驱动的业务计划奠定数据基础。与亚马逊云科技Analytic

某集团公司是一家以钢铁为主业，涉足互联网金融、文化健康、智慧城市、现代物流等多领域的大型现代化企业集团。创业发展已有三十余年，拥有员工人数超万人，为了提升管理效率，同时实现国产化创新和数字化转型，公司采用了泛微OA和微软AD作为两套账号管理系统。泛微OA用于员工的办公应用，而微软AD用于维护公司的身份源和对接其他应用和设备。客户面临的问题员工使用体验差员工也面临一个常见但令人困扰的问题：他们需要在不同的系统中使用不同的用户名和密码登录，给工作效率和用户体验带来了负面影响。例如，当员工打开公司的邮件系统，需要输入与邮件系统相关的用户名和密码。然后，他们可能需要访问VPN、虚拟桌面等基础设施，每次

现实一位导师前提天为今年的清明节祭出了一篇情真意切、引起共鸣的十万+文章《在你长达5万字的毕业论文中，我最欣赏致谢部分》中感慨道：此前我也曾经一度怀疑，你们是不是用ChatGPT写的论文，但在我亲自体验了一下GPT的语法逻辑之后，我得出一个结论：你们的确是自己写的，因为GPT几乎写不出满篇错别字和前言不搭后语的论文。 在长达5万字的论文中，我最欣赏致谢部分，言简意赅，一语中的，凝练而又押韵，诚挚而又得体：“听我说谢谢你，因为有你，温暖了四季，谢谢你，感谢有你！”更重要的是，这一部分没挑出错别字。各位莘莘学子们，为了自己，为了导师，我们应该多反思，提前准备、未雨绸缪。但是现实是：小李同学说没有思

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前言国产数据库作为国产化替代的重要环节，在我国信创产业政策的指引下实现加速发展，我们国产数据库已进入百花齐放的快速发展期，相信接触到政府类等项目的童鞋尤为了解，与此同时我们有一部分也在使用各种开源的ORM都早已支持主流国产数据库，我们也有一部分在使用官方EFCore但没有对国产数据库的统一的管理和支持，去年我写过一篇如何使用EFCore适配支持人大金仓，既然如此，利用我工作空余时间将其适配后开源出来，大家来共同添砖加瓦人大金仓和华为高斯数据库介绍人大金仓和华为高斯数据库底层都是基于PostgreSQL，关于各自之后基于数据库本身增添的特性在此不做进一步的阐述，可自行去官网了解。这里我所讲的特性

井盖、店杆、光交箱、通信箱、标石等为城市中常见部件，在方便居民生活的同时，因为后期维护的不及时往往会出现一些“井盖吃人”、“线杆、电杆、线缆伤人”事件。造成这类问题的原因是客观的多方面的，这也是城市化进程不断发展进步的过程中难以完全避免的问题，相信随着城市化的发展完善相应的问题会得到妥善解决。本文的核心目的并不是要来深度分析此类问题形成的深度原因等，而是考虑如何从技术的角度来助力此类问题的解决，这里我们的核心思想是想要基于实况的数据集来开发构建自动化的检测识别模型，对于摄像头所能覆盖的视角内存在的对应设施部件进行关注计算，后期，在业务应用层面可以考虑设定合理的规则和预警逻辑，结合AI的自动检测

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