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浅谈视频安防监控系统的全数字化发展趋势

全数字化视频安防 监控系统,以其数据传输可靠性高、传输速度快、多功能多角度多画面同步显示操作等功能特性,在小区安防监控智能人性化服务方面发挥着极其重要的作用。本文在论述了小区视频安防监控系统整体设计方案后,重点研究了全数字化视频监控系统的网络结构和功能实现。

  • 2021-04-17
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基于高斯混合模型的MWPCA高炉异常监测算法

大型高炉是钢铁制造过程中的重要装备,由于高炉运行过程复杂,干扰因素繁多,经常会有异常炉况发生。为及时监测异常炉况、保证高炉顺行,本文利用高炉运行数据,开发了一种基于MWPCA和高斯混合模型的算法对高炉异常过程进行监测。由于高炉运行数据存在非高斯分布和时变的特点,利用高斯混合模型改进了传统PCA监测模型的T2统计量,使算法可以适应高炉数据的独特分布特征,并加入了滑窗机制,使算法具有实时更新的能力。随后,将算法应用在华南某大型钢铁集团的真实高炉数据上,检测了算法的有效性,并将其与基础算法进行了对比分析,证明了算法在高炉异常监测能力上有所提高。

  • 2021-04-17
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目标规划的模型与算法

现代的经济问题往往提出一一连串的目标,这些目标既有先后之分,又有缓急之别,而且可能是相互排斥、相互矛盾或有从属关系。决策者处理含有多个目标的问题时需要有一种方法。1961年A.charnes和w .w ,Cooper开始引入了一种处理多目标决策问题的数学方法●1965年Ijiri, 1968年Contine又对 目标规划的发展做出了贡献。近年来随着电子计算机的日趋完善,计算量大大简化,目标规划也日益为人们所重视,并已应用于生产管理、市场管理、财政计划、学术计划和医院管理等部门,还编制出了计算机程序,月标规划已发展成为一种成熟的管理科学的手段。

  • 2021-04-17
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面向5G移动网络绿色通信关键技术研究

随着中国4G LTE牌照的发放,基于蜂窝结构的无线网络又一次借助新的技术提高了网络整体性能。而智能机的普及、移动互联网的热潮,层出不穷的手机新应用、新业务、用户新体验的形成,以及移动通信的新系统需求等,不仅造成了无线蜂窝网络的大量流量需求、更严格时延需求,更将会带来巨大的能最消耗。

  • 2021-04-17
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F在滴滴出行的应用与实践

在滴滴,所有的数据基本上可以分为四个大块: 1、轨迹数据:轨迹数据和订单数据往往是业务方特别关心的。同时因为每一个用户在打车以后,都必须要实时的看到自己的轨迹,所以这些数据有强烈的实时需求。 2、交易数据:滴滴的交易数据, 3、埋点数据:滴滴各个业务方的埋点数据,包括终端以及后端的所有业务数据, 4、日志数据:整个的日志系统都有一些特别强烈的实时需求。

  • 2021-04-17
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菜鸟数据中台技术演进之路-陈飞

通过中台的各技术域能力的建设,技术人员在极少的投入下,就可以支撑数倍的分析人员进行数字化运营工作。3 年里走过了从人力支撑到中台支撑的历程。本次演讲将介绍数据中台技术的实践、过程中的心路历程、以及未来的思考

  • 2021-04-17
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存储与计算分离-京东在Elasticsearch上的实践

2015 年起 Elasticsearch 在京东开始大范围应用,本次分享会介绍 ES 在京东的使用场景,以及随着业务的飞速发展, ES 架构随之进行的升级改造历程;最终借助于 ChubaoFS 的使用,实现读写分离以大幅降低资源使用成本以及运维成本

  • 2021-04-17
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打造金融级智能中台的数据底座-王志勇

蚂蚁金服在 AI(人工智能)方面的技术演进经历了“从无到有”,再“从有到无”的过程,这个“无”是指“无处不在”。目前,AI 已赋能支付宝、财富、保险、消费信贷、安全等几乎所有的业务,同时 AI 团队逐步将重心从业务支撑提升到金融智能中台能力建设,打造了包括搜索、视觉、NLP、知识图谱、智能标注、机器学习算法库等一系列具备金融特色的 AI 中台能力

  • 2021-04-17
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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报告围绕智能网联汽车产业高质量发展主题,从全球态势、场景应用、技术趋势三大维度系统梳理了产业发展现状,深入剖析了智能网联汽车在汽车、交通、城市治理等领域的价值释放路径,提出了推动产业高质量发展的举措建议与发展展望。

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AI4SE行业现状调查报告(2026年)

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