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数据中心场地基础设施运维管理标准等级评估指南

原则上,数据中心管理者应基于数据中心所支撑应用系统的可用性目标来制订数据中心管理目标。相应地,该管理目标成为制订机房设计等级目标以及运维管理等级目标的依据。对于要求最高可用性目标的数据中心,应参照国标《GB50174-2008 / 2014电子信息系统机房设计规范》选择A级数据中心机房作为设计和建设目标;相对应地,在运维上,应以本指南界定的AAA级作为运维管理等级目标。

  • 2021-04-28
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模糊需求下保障设施选址_路径模型及算法_孙凌

针对装备保障过程中被保障单位需求量不确定的问题,在详细分析保障设施选址-路径相关因素的基础上,利用三角模糊数对需求量进行标定。通过运用模糊综合评价与群决策思想确定保障设施备选址点权重,构建时间满意度函数与惩罚成本函数,建立模糊需求下带有时间窗及容量限制的选址-路径模型,并设计了基于聚类分析与蚁群算法的混合启发式求解算法。通过算例分析验证了模型的正确性及算法的有效性。

  • 2021-04-25
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天临空协同对地观测任务规划模型与并行竞争模因算法_杜永浩

针对天基、临空基和空基协同的对地观测发展新趋势和"看得见、盯得住、跟得上"的对地观测应用新要求,研究面向3种典型对地观测任务的天临空协同任务规划模型与算法.首先,构建统一化的观测路径决策模型,为不同资源的观测路径提供统一的描述手段;其次,建立差异化的约束与收益模型,指明区域目标覆盖、定点目标监视和移动目标跟踪等3种典型对地观测任务,以及覆盖率、监视率和跟踪率等3种收益函数,同时提出一种并行竞争的模因算法,通过并行、竞争和进化操作逐代发挥算法、算子优势和计算机算力,提供灵活、易用和自适应的模型求解手段;然后,开展3种典型对地观测任务仿真实验,检验天临空协同对地观测任务规划模型和并行竞争模因算法,呈现出天临空对地观测的时、空协同性;最后,讨论模型和算法在天临空协同对地观测实际应用中的可行性和改进方向.

  • 2021-04-21
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基于生成模型的Q_learning二分类算法_尚志刚

为了有效应用数字化技术提供的精细化地理与负荷信息,根据中压配电网的基本特点,将配电网中的元件抽象为图论中的节点和支路,以经济性和可靠性为目标,建立一种新型的大规模中压配电网双Q规划模型;将0-1变量编码方式转化为序列整数编码方式,降低模型求解的复杂度;提出精英蚁群Q算法,并利用该算法求解辐射状网架,根据最短路法和联络优先原则设置联络线,经过反复迭代得到闭环最优网架。广州某新建园区的算例结果验证了所提模型与算法的有效性。

  • 2021-04-21
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无锡市人民医院医疗物联网建设方案

无锡市人民医院结合无锡物联网高速发展契机,成立了“医疗物联网”院士工作站,探索医疗物联网应用和发展,持续优化医疗安全、质量、服务。目前医院主要实施了8 个物联网应用项目,分别为:医疗废物追溯管理系统、静脉输液监测系统、生命体征动态监护系统、智能床位监测系统、婴儿防盗系统、镇痛泵管理系统、设备定位管理系统和冷链管理系统。

  • 2021-03-19
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基于胶囊网络的恒星光谱分类研究

大型巡天项目的快速发展, 产生大量的恒星光谱数据, 也使得实现恒星光谱数据的自动分类成为一项具有挑战性的工作. 提出一种新的基于胶囊网络的恒星光谱分类方法, 首先利用1维卷积网络和短时傅里叶变换将来源于LAMOST (Large Sky Area MultiObject Fiber Spectroscopy Telescope) Data Release 5 (DR5)的F5、G5、K5型1维恒星光谱转化成2维傅里叶谱图像, 再通过胶囊网络对2维谱图像进行自动分类. 由于胶囊网络具有保留图像中实体之间的分层位姿关系和无需池化层的优点, 实验结果表明: 胶囊网络具有较好的分类性能, 对于F5、G5、K5型恒星光谱的分类, 准确率优于其他分类方法.

  • 2021-04-26
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腾讯云clickhouse性能调优实践

Clickhouse堪称OLAP领域的黑马,最近发布的几个版本在多表关联分析上也有了极大的性能提升,尤其是还引入了MaterializeMySQL Database Engine做到了实时对齐业务线mysql中的数据。

  • 2021-03-25
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新华三智能联接白皮书

数字化改变生产资料对象,推动人类文明发展 数字化的发展与成熟标志着人类社会从以原子为生产资料的时代演进到以数字为生产资料的时代。未来,数字化与原子化生产资料将相互影响、深度融合,并推动人类社会进入新的发展阶段。通过数字化技术,人们有效地重构了现有生产工具,提升了生产效率,优化了生产关系,释放了更多生产力,如互联网、数字中台等。 随着数字化与原子化生产资料的相互融合,数字孪生技术应用而生,并逐步发展。数字孪生将推动人类文明在物理世界之外建立一个数字世界,这将是人类创造出的第一个四维世界,记录历史并演绎未来。数字孪生世界的发展为人类文明的发展带来无限的可能性。

  • 2021-03-20
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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