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锂离子电池模型参数和荷电状态联合估算算法_刘秭杉

针对电动汽车锂离子电池状态估算问题,提出了一种复合的电池荷电状态(state of charge,SOC)估算算法。在固定参数卡尔曼滤波算法的基础上,引入基于遗忘因子的递推最小二乘法(forgotten factor recursive least square,FFRLS)进行电池模型参数在线辨识;基于在线模型参数,利用无迹卡尔曼滤波算法(unscented Kalman filter,UKF)估算电池SOC,实现电池模型参数和SOC的实时联合估算。采集电池充放电实验数据进行离线仿真,结果表明该算法能较好地跟踪电池工作状态,SOC估算误差基本稳定在3%以内。

  • 2021-05-06
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大数据时代政府治理能力面临的挑战及对策

21世纪以来,互联网技术日新月异,我们的人际交往、生活和工作也越来越离不开它,只要有网络,人们就会永无止尽地生产数据、应用数据和分享数据,我们的一切行为和事件都以数据的方式被记录、贮存和处理。由此,大数据应运而生,它开启了一个生产数据、共享数据和消费数据的大数据时代,引导我们从数据的角度看世界。因此,我们必须全方位地探究它。

  • 2021-04-28
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基于XDrill算法的网络Web_服务改进模型_周世杰

为了满足很多应用对于Web服务传输性能要求不断增加的需求,提高Web服务性能,同时降低系统响应时间,最有效的方法是对SOAP进行文档压缩,然而当前主流的压缩算法仅适于单文档压缩,对于多文档(文档集)压缩,效率低下并且无法解决文档间冗余问题。首次将XDrill压缩算法应用于Web服务,在单机条件下的测试结果表明,XDrill压缩算法极大地提高了文档集压缩效率,与传统的Gzip和XMill相比,平均压缩效率增加约30%;进一步用XDrill压缩算法对Web服务进行改进,成功解决了文档间冗余问题,和Pure-SOAP(不进行SOAP压缩)以及XMill相比,其平均响应效率分别提升47.23%和8.61%。

  • 2021-04-22
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数据库备份管理系统设计方案

数据库备份管理系统设计方案-上海鸿翼数字计算机网络有限公司将根据《》的网络实际需求,制定一套完整的集数据备份、灾难恢复、服务器整合及虚拟化一身的方案。一个完整的企业数据备份与恢复解决方案就意味着数据安全与性能(机器和网络)的完美结合,一条龙式的服务标准(产品的服务与支持)。所以在选择备份系统时,既要做到满足系统容量不断增加的需求,又要所用的备份方式能够支持多系统平台操作。要达到这些,就要充分使用网络数据存储系统,在分布式网络环境下,通过专业的数据存储软件,配合系统备份及双机备份,结合相应的硬件和存储设备,对网络的数据备份进行集中管理,从而实现自动化备份、文件归档、数据分级存储和灾难恢复。

  • 2021-04-21
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国产化服务器PC产品

国产PC及服务器CPU已经呈现多点开花的局面。从产品线上可以分成几大阵营,主要包括自主架构阵营、x86阵营和ARM阵营。其中,自主架构主要包括龙芯与申威:x86阵营包括上海兆芯和天津海光(中科曙光参股) ;ARM阵营包括飞腾(中国长城拟参股)和华芯通。值得一提的是,国内媒体广泛报道的华为麒麟芯片是属于ARM阵营应用在移动领域。本篇报告我们重点介绍PC及服务器CPU领域的部分重点中国厂商(排名不分先后),移动领域CPU在本文档中暂不涉及。

  • 2021-04-21
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基于IABC_FCM_RVM算法的拱坝变形预测模型_胡雨菡

针对传统统计模型中温度和水压因子交叉影响、效应量不易分离的问题,提出了一种基于IABC-FCMRVM算法的拱坝变形预测模型。首先采用基于改进的人工蜂群(IABC)的模糊C-均值聚类算法(FCM)对变形数据进行分类,然后分别对分类后的数据建立分段的相关向量机模型(RVM),最后以某高拱坝变形数据对该模型进行了检验,并与统计模型和未聚类的RVM模型预测结果对比分析,结果表明,IABC-FCM-RVM模型具有更好的预测精度。

  • 2021-04-21
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GIS新技术与智慧城市

随着计算机硬件性能的提高以及面向对象、网络和数据挖掘等主流IT技术的发展,在科技部有关部门的倡导下,目前国内学术界又提出了第4代GIS技术的概念

  • 2021-04-18
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区域医疗大数据白皮书

医疗行业大数据 医疗大数据的应用,关键是整合所有的数据集,为机构和政 策制定者来找到如何刺激经济并降低共享数据的技术门槛。 制药行业科研数据 数据拥有者-制药企业,学术界 数据集-临床试验,高通量药物筛选库(HTS 特点-数据的采集是数字化的:集合了来自个体或临床 的基因或蛋白数据,它可以帮助识别药品不良反应和新功效 活动(报销)和成本数据 数据拥有者-支付方,医疗服务提供方 数据集一服务的使用,成本估算 特点一数据获取不标准,分散,老系统,不兼容格式

  • 2021-04-17
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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