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精管理创新解决方案

精管理创新解决方案

  • 2021-12-13
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结合注意力模型与双峰高斯分布的深度哈希检索算法_李宗民

哈希检索因为具有存储空间小、检索速度快的特点而受到广泛关注.目前深度哈希算法存在2个主要问题:深度哈希编码本质上是二值化特征,并且编码长度较短,存在特征表达能力有限的问题；已有的深度哈希算法无法直接通过反向传播学习离散哈希编码,通常将离散值松弛为连续值来优化学习,存在量化误差的问题.针对以上问题,提出一种结合注意力模型和双峰高斯分布的深度哈希检索算法.该算法设计嵌入空间和通道注意力模型的网络结构,关注重要特征并抑制不必要特征,增强了哈希编码的特征表达能力；同时为了解决量化误差问题,将均值为+1/-1的双峰高斯分布作为先验分布,并借鉴变分自编码机的思想,提出通过KL散度约束哈希编码分布服从先验分布,以减少量化误差.在3个基准数据集CIFAR-10,ImageNet,NUS-WIDE上,在不同码位下计算MAP结果显示,其MAP值优于对比的其他算法,取得了良好的检索效果,验证了文中算法的有效性.

  • 2021-05-06
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DAS模型中数据库可撤销密匙分配算法仿真_晋国卿

由于DAS模型中数据库的访问控制能力较强,导致传统算法进行密匙分配时容易出现阻塞、丢包等现象,造成密匙分配结果不精准且耗时长。设计了一种基于蜂窝系统的可撤销密匙分配算法。根据蜂窝多址方案的相关规则,优化数据库中的分配目标,结合可撤销密匙的相似特性,建立关于密匙分配的协调机制；利用等效函数,确定可撤销密匙的分配权重。利用蜂窝系统,从静态分配和动态分配两方面,实现可撤销密匙的分配计算。仿真结果表明,基于蜂窝系统的密匙分配算法能够有效降低分配阻塞率和丢包率,在分配耗时方面也有一定的优化。说明基于蜂窝系统的密匙分配算法具备有效性,较传统算法的分配性能均有所提升,符合实际应用标准。

  • 2021-04-21
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基于工业互联网标识解析体系的数据共享机制

数据共享是发挥工业数据价值、实现工业互联网创新发展的关键技术基础。基于对传统互联网、德国 工业４．０和美国工业互联网体系架构中资源组织与信息互联的对比分析，提出一种基于工业互联网标识解析的数 据共享机制，包括应用数据模型和信息服务模型两大核心模块。其 中，应用数据模型提出了可识别数字对象的概 念，规范了工业制造产生的各类数据的描述方法；信息服务模型构建了高效传递可识别数字对象的系统架构和服务流程。所提出的数据共享机制以标识为建立连接的核心要素，定义了面向制造业的物理资源数字化描述语言，基于工业互联网标识解析网络，研究建立了一种高效的标准化的数据获取、存 储、访问和发布的实现方法，从 而 解决了制造业企业内部或企业之间信息交互的问题，充分发挥了工业数据在制造业中的应用价值

  • 2021-04-17
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IBM智慧城市

世界城市化、全球经济一体化和服务型经济的趋势意味着城市在其发展上、经济上和政治上拥有更多的控制权。越来越多的高新技术用于构成城市的核心系统中，并变得被感知和互联互通，进而实现高层次的智能；同时，城市也面临众多的可持续发展方面的挑战和威胁–跨越业务、组织和核心基础设施（交通、水、能源和通讯等）系统需要被整体定位。 智慧城市策略就是：在城市发展过程中，在其管辖的环境、公用事业、城市服务、公民和本地产业发展中，充分利用信息通信技术（ICT），智慧地感知、分析、集成和应对地方政府在行使经济调节、市场监管、社会管理和公共服务四项政府职能的相关活动与需求，创造一个更好的生活、工作、休息和娱乐环境。 为了抓住机遇和构建可持续的繁荣，城市需要变得更加“智慧”。

  • 2021-02-16
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GB50925-2013城市对外交通规划规范

本规范共分8章，主要内容包括：总则、术语、基本规定、对外交通枢纽、铁路、公路、港口、机场。 本规范由住房城乡建设部负责管理和对强制性条文的解释，由上海市城市规划设计研究院负责具体技术内容的解释。

  • 2021-05-18
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基于响应面模型与多岛遗传算法的高低齿迷宫密封多参数优化_钱照生

以泄漏量最小为优化目标开展高低齿迷宫密封的多参数优化设计研究,建立高低齿迷宫密封几何参数化模型与二阶响应面模型,并应用多岛遗传算法进行寻优计算。结果表明:高低齿迷宫密封二阶响应面模型的R2为0.962 71,可有效降低优化计算量；由多岛遗传算法获得了一组最优结构参数,与CFD计算结果相符,所得泄漏量误差约为6.8%；密封齿数、凸台高度和凸台的位置对高低齿迷宫密封泄漏特性影响较大,且存在最佳值,是高低齿迷宫密封设计与改造的关键几何参数。

  • 2021-04-22
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Octopus（大章鱼）：基于R语言的跨平台大数据机器学习与数据分析系统-南京大学-黄宜华

南京大学PASA大数据实验室是国内最终从事大数据技术研究和教学的团队之一。早在大数据还鲜为关注的2009年,本实验室已经进入大数据技术研究领域。实验室自2009年以来在大数据技术领域开展了一系列系统深入的研究开发工作,在分布式大数据存储和查询、分布式文件系统、大数据并行计算模式与系统、Hadoop/Spark性能优化与功能增强、 并行化机器学习和数据挖掘算法、大数据机器学习系统、大规模Web信息挖掘集成、大规模文本语义分析、并行机器翻译算法、大数据行业应用等方面，开展了广泛的研究，积累了系统的研究和技术基础，近6年来课题组在国内外学术期刊和国际会议上发表了大数据相关研究论文30多篇,

  • 2021-04-15
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