基于DS算法的混胺燃料近红外光谱分析模型传递_王菊香

对混胺燃料的近红外光谱分析模型的传递方法进行研究。采用K/S（Kennard/Stone）算法选择转换集样品,采用直接校正（Direct Standardization,DS）算法对从仪器采集的光谱进行校正。通过光谱平均差异（ARMS）比较奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）算法和偏最小二乘法（Partial Least Squares,PLS）对光谱校正的效果。当PLS算法的最佳主因子数为3时,DS-PLS算法的光谱校正率可达到97.5%,优于DS-SVD算法。混胺样品的分析模型经过DS-PLS算法传递后,对从仪器的混胺样品各项指标的预测标准偏差（SEP）明显好于传递前,与主仪器预测效果接近,说明采用K/S算法选择合适的转换集样品后,通过DS-PLS模型传递算法可有效降低仪器间的光谱差异,实现近红外光谱分析模型在各台光谱仪之间共享。

2021-04-22
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基于MEA_BP算法的IGBT结温预测模型_孟昭亮

针对IGBT芯片被封装在模块内部,芯片结温无法直接测量的问题,提出了基于思维进化算法（MEA）优化的反向传播（BP）（MEA-BP）神经网络算法的IGBT结温预测算法模型。首先,利用温敏电参数（TSEP）法搭建IGBT模块饱和压降实验平台；然后,从实验数据中提取338组饱和压降与集电极电流数据作为TSEP,表征其与IGBT模块结温的关系；最后,利用MEA-BP神经网络算法将提取出的电气参数建立结温预测模型,对结温进行预测。实验结果表明,MEA-BP神经网络算法的结温预测值平均绝对百分比误差在集电极电流小于临界电流时为0.114,在大于临界电流时为0.062,比遗传算法（GA）优化的BP（GA-BP）神经网络算法以及经典BP神经网络算法能更准确预测IGBT结温。

2021-04-22
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基于机器学习算法的数据安全稽核模型搭建_俞志龙

文章围绕"用户看得清、行为抓得住、风险辨得明"的数据安全管理要求,整合系统、终端、网络、数据库等海量异构数据,应用人工智能、机器学习、知识图谱等技术,通过特征画像模型刻画用户、终端、系统的操作行为特征,准确洞察用户特征全貌；通过异常行为监测模型筛选异常系统操作行为,牢牢捕捉标识异常线索；通过违规风险分析模型,结合业务规则判断异常行为的风险程度,精准查控安全风险隐患；通过建立风险预警处置工作机制,对违规风险线索进行落地查证。

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数据中心Overlay解决方案汇报

1.网络规划复杂、维护困难:三层路由、二层VLAN规划、STP、TRILL、 VEPA... 2.网络弹性不足:只是在传统的网络.上进行优化,未能实现网络资源完全池化,业务控制仍采用传统分区方式、扩容不便。 3.业务扩展受限:业务（ VM ）与网络仍旧处于紧耦合状态,业务扩展受制于前期规划,不能随意部署。

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物联网简要介绍

第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础之上的延伸和扩展的一种网络。第二，物联网将用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信第三，互联网实现了人与人之间的远距离通信，而物联网让物与物“开口说话”了。

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智慧矿山大数据解决方案

2010年，智慧矿山概念从发达国家传入我国，随即在我国矿业界引起极大震动。中南大学教授、博士生导师周科平认为，21世纪的矿业，就是要构建一种新的智能模式，实现资源与开采环境数字化、技术装备智能化、生产过程可视化、信息传输网络化、生产管理与决策科学化。

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5G＋AI智慧矿山管控平台解决方案

伴随疫情而来的新基建热潮横扫国内各行各业，矿业领域也迎来5G+AI的智慧矿山时代。近年来，政府相继出台支持智慧矿山发展的政策，在科技、产业和金融等方面全方位支持矿山升级。有报分析认为，各类煤矿将在2035年基本实现智能化，存量煤矿改造市场规模将达到上万亿。巨大的市场空间也吸引众多物联网高新技术企业加码布局，出资建设基于5G+AI技术的智慧矿山大数据管控平台等项目；

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5G行业专网突破口之智慧矿山解决方案

近年来，随着全行业智慧化的建设需求，以及新一代信息技术的广泛应用，全球专网通信行业迎来新的发展机遇。我国作为全球新兴技术发展的重要一环，专网需求量也急剧上升，市场规模全球占比逐年攀升。与此同时，全球通信行业2C市场趋于饱和，运营商收入面临“天花板”，我国提速降费等政策的大力推行给运营商带来一定压力。在此背景下，电信运营商拓展2B市场成为行业共识。

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2026金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。