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基于改进学习策略的Kriging模型结构可靠度算法

针对机械产品可靠性分析过程中,极限状态函数隐式、高度非线性而导致可靠性求解困难等 问题,提出一种基于 Kriging 模型和改进 EGO 主动学习策略的可靠性求解算法。 对于传统 EGO 方法 无法在极限状态面区域进行有效选点问题,提出一种改进的 EGO 方法,通过对样本点模型预测值做 绝对值处理,基于响应值分布状态不变假设,将主动学习选点重心移到预测方差较大和极限状态面附 近,避免对不必要区域的过量选点,从而减少极限状态函数值的计算或试验次数,有效提高了可靠性 计算效率。 通过 3 个算例表明:与传统主动学习方法相比,所提方法具有良好的全局和局部搜索能 力,能够在较少计算极限状态函数次数条件下,估算得到精确的失效概率值。

  • 2021-04-21
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大数据揭示电动车需求真相

大数据揭示电动车需求真相 1000公里电动车、特斯拉打脸成为关注热点。现实中,消费者却用脚投票向续航里程短、价格低的A00级电动车聚集。

  • 2021-04-21
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新型智慧城市下政务数据资源存储时限的研究

随着新型智慧城市建设持续推进,数据的体量也迎来了井喷试的增长,海量的数据正如潮水般涌 入城市的存储中心,数据要实现更新迭代、去旧存新,数据存储时限则成了必须要突破的瓶颈。 分析当 前新型智慧城市下数据存储时间所带来的问题,梳理国内外针对不同行业数据的存储期限所采取的管 理方式,从统筹管理、整体规划、规范体系、分类管理、总体原则等方面对个人数据、公共数据、业务数据 提出了具体的管理措施,促进新型智慧城市健康、有序发展。

  • 2021-04-21
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基于物联网的智慧监狱建设方案应用探索

总体国家安全观的提出要求监狱探索高效、安全、智能管理的新模式,物联网技术的快 速发展让建设智慧监狱成为可能。以智慧监狱建设的现实问题为导向,以物联网为技术支撑, 构建了智慧监狱建设架构,对物联网在智慧安防管理和智慧监管改造两个方面的具体应用进 行了探索,设计了智慧监狱建设方案。

  • 2021-04-21
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大数据的下一站数据湖

数据湖或hub的概念最初是由大数据厂商提出的,表面上看,数据都是承载在基于可向外扩展的HDFS廉价存储硬件之上的。但数据量越大,越需要各种不同种类的存储。最终,所有的企业数据都可以被认为是大数据,但并不是所有的企业数据都是适合存放在廉价的HDFS集群之上的。

  • 2021-04-21
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基于区块链和智能合约的物联网访问控制架构

为解决传统的中心化的物联网(Internet of Things,IoT)访问控制解决方案中存在的单点失效、规模受限等安全问题,基于以太坊区块链和智能合约技术,采用中心化与去中心化相结合的方法,提出了一个面向IoT的访问控制架构。该架构中设计了多个访问控制合约、一个设备管理合约、一个管理员管理合约等多种合约,来实现去中心化的和可信的访问控制功能;利用访问控制列表机制来表示资源访问策略,利用智能合约来实现基于策略的授权决策。该架构将IoT访问控制过程分为智能合约注册、IoT设备和管理员注册、IoT设备访问策略的制定和资源访问授权决策四个阶段。最后,还对架构的安全和性能进行了分析。

  • 2021-04-21
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基于物联网技术的电力系统地下沟管环境监测系统应用研究

为保障地下电缆沟环境的安全与可靠性,文中对管道的远程环境监控技术进行了研究。详细分析了低功耗广域物联网 NB-IoT 技术与局域物联网 ZigBee/Lora/BLE 技术在地下电缆沟复杂环境远程监测时的可行性。然后基于系统工程的理论进行需求分析,设计了一套地下窄带物联网络用于电力系统地下沟管环境的监测。经过实际部署测试,该网络的性能参数可达到上行速率 220kbps,下行速率 230 kbps,传输误码率<10e-4,可以满足采集数据传输的可靠性及速率要求。此 外,该系统可以通过数据采集,实现动态评估关键硬件设备在不同工作模式下的工作寿命,以保证电网的稳定运行,为未来城市综合管廊的建设提供了参考。

  • 2021-04-21
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物联网云平台的肺康复护理对老年慢性阻塞性肺疾病稳定期患者肺功能的影响

探讨老年慢性阻塞性肺疾病(简称“慢阻肺”)稳定期患者经基于物联网云平台的肺康复护理效果.方法 本研究采用回顾性分析, 收集 2018 年 3 月—12 月四川大学华西医院接受常规肺康复护理且完成随访的69 例老年慢阻肺稳定期患者的临床资料,作为常规组;收集 2019 年 2 月—11 月于四川大学华西医院接受基于物联网云平台的肺康复护理且完成随访的 72 例老年慢阻肺稳定期患者的临床资料, 作为研究组. 分别于干预前、干预 6 个月后,检测两组肺功能;使用英国医学研究委员会改良的呼吸困难量表(mMRC)评估两组呼吸困难变化情况,使用慢阻肺生活质量评分表(CAT 评分)评估患者日常生活影响情况,使用自制调查问卷调查两组对肺康复训练相关知识的掌握情况.

  • 2021-04-21
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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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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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