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互联网思政课

21世纪是网络时代,人类活动更依赖于网络,同样教学也离不开网络。先进的网络技术改变了教与学的关系,也提高了学生学习的兴趣、效率和能动性。本文在阐述思 政课实施网络教学的优势的基础上,重点探讨我院思政课实现网络教学的方式以及网络教学在思政课中的创新模式。

  • 2021-04-25
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49家互联网医疗项目产品优势对比

“互联网诊疗项目纳入医保”,无疑,鼓舞了在行业内潜心多年的互联网医疗企业。那么,国内数千家致力于互联网医疗健康的企业中,有哪些企业将受益于政策的推动?那些可能受益的企业项目又有何特别之处?

  • 2021-04-25
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制造业数字化研发解决方案

随着企业发展,制造业供应链管理的复杂度越来越高,数据也越来越庞杂,大数据技术可用于供应链从需求产生,产品设计到采购、制造、订单、物流以及协同的各个环节,通过大数据分析,实现库存信息、订单信息、配送信息等的数字化、可视化、信息化,最终达到降本增效、提高产品品质的目的。 数商云作为一家一站式供应链管理与应用开发平台服务商,具备海量数据管理、敏捷开发、数据分析挖掘能力,结合制造业特点,为制造业赋能,助力工业企业由传统制造到智能制造转型升级。 无论是流程型制造业,还是离散型制造业,或者混合型制造业,每天都会产生大量的数据。多个生产制造环节依托数据的产生,数据的变化进行生产流转。但在数据的管理上还存在很多问题。

  • 2021-04-25
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2020年中国互联网护理行业深度分析

伴随着政策逐步落地,近年来市场呈现出快速发展的状态:逐步形成医疗服务、护理服务、健康管理、医药服务等四大类服务,并已积累大量的用户基础。中国互联网医疗市场步入高速发展期,互联网作为技术工具,积极配合医疗体系进行供给侧改革,不断得到政策支持。

  • 2021-04-25
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基于labview的人脸检测与识别系统的研究

在现代社会中,身份验证可以说无处不在,并且与日俱增。而传统的身份认 证方法已不能满足人们的需要,生物特征是人的内在属性,因此成为身份验证的 最理想依据。人脸识别与指纹、声音等生物特征识别方法相比具有直接、友好、 方便的特点,易于被用户接受。 木文运用人脸识别技术在LabVIEW.上构建一个人脸检测与识别系统。该系 统分为四部分:图像获取、人脸检测、图像预处理、特征提取与识别。 人脸检测是人脸识别的第一步工作。 本文针对单纯采用肤色检测容易误检出 具有肤色特征的非人脸区域,提出了基于肤色模型和模板匹配相结合的人脸检测 算法。在YCbCr色彩空间中利用高斯概率肤色模型进行肤色分制,采用模板匹配 的方法进行人脸验证,最终确定图像中人脸的位置。实验结果表明,该算法能够 提高检测效率,为后续识别提供准确信息。

  • 2021-04-25
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基于改进3D_ESPRIT算法的三维GTD模型参数估计_郑舒予

三维旋转不变子空间(3D-ESPRIT)算法估计三维几何绕射理论(GTD)的散射中心模型时,参数精度不高,噪声鲁棒性较差,为此,提出一种改进的3D-ESPRIT算法.通过构建原始回波数据的共轭矩阵、对协方差矩阵叠加、取平均、平方处理,可提高对目标原始回波数据的利用率,并增大信号特征值与噪声特征值之间的差距,增大了信噪比,从而提高参数的估计精度.基于不同算法估计得到的三维GTD模型参数,比较了不同算法估计的参数均方差.仿真结果表明,改进算法的参数估计性能及噪声鲁棒性均优于经典3D-ESPRIT算法和改进的免配对3D-ESPRIT算法.

  • 2021-04-25
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一种基于融合决策TOPSIS模型的NILM算法评价_王雅倩

由于应用场景不同、负荷设备多样等问题,准确率等单一因素在评价算法时易造成评价结果畸形且不易察觉纠正,从而无法综合有效地评价非侵入式算法性能。为此,文章提出一种基于融合决策的TOPSIS模型,以多种评价指标构建评价体系,采用基于AHP和变异系数法的融合权重,兼顾专家经验、工程需求和数据客观规律,避免单一的主观赋值造成具有明显差异的指标数据被忽略,以及单一的客观赋值夸大数据误差波动,最后利用逼近于理想解的排序方法计算评价对象与正负理想解的接近程度,得到算法综合排序结果。实验结果表明文中所提评价模型能够有效评价算法性能,为非侵入式负荷辨识算法的综合评价提供一种新的解决方案。

  • 2021-04-25
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本科论文答辩中专家_学生匹配分组模型及算法_狄卫民

本科论文答辩是本科教学实践的重要一环。针对本科论文答辩特点,考虑导师和学生的公平性要求,建立了专家-学生匹配分组问题的两阶段序贯决策模型。其中,第一阶段确定最大的最小论文匹配度,第二阶段在保证上述最小论文匹配度的前提下,确定使平均论文匹配度最大化的专家-学生匹配分组方案。为便于模型求解,提出了以染色体库为纽带、嵌入线性整数规划精确算法的混合遗传算法,给出了算法的主要实现步骤。最后通过实例,验证了模型和算法的有效性。

  • 2021-04-25
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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