GBT23721-2009起重机吊装工和指挥人员的培训

本标准等同采用IS（O23853:2004《起重机吊装工和指挥人员的培训》（英文版）。本标准等同翻译ISO23853:2004。为了便于使用,本标准作了下列编辑性修改:“本国际标准”一词改为“本标准”；ー一删除1SO23853:2004的前言；对于ISO23853:2004引用的ISO15513:2000,已被等同采用为我国标准,本标准直接引用我国标准

2021-06-03
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基于运动模型的高超声速飞行器跟踪性能分析_曾江辉

针对于临近空间高超声速飞行器的定位跟踪问题,探究了基于低轨双星系统对于目标的定位跟踪性能,建立了高超声速飞行器的弹道模型,基于STK和Matlab两种仿真软件,搭建了双星对于目标的定位跟踪观测场景。采用了经典的运动学模型进行目标定位跟踪,研究了基于CV、CA、CS模型的无迹卡尔曼跟踪算法,进行了三种跟踪算法的对比分析。仿真结果证明,CS和CA模型比CV模型更适用于高超声速飞行器的定位跟踪,同时指出了为了进一步提高目标的定位跟踪性能需要引入机动检测或多模型算法。

2021-05-06
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基于图模型分割和大气光细化的天空区域去雾优化算法_陈燕

针对传统暗通道先验去雾算法在处理天空区域时效果存在偏差,且易出现大面积色块色斑、光晕等问题,提出了一种区分天空的改进暗通道先验去雾算法。通过图模型分割策略得到初始的分割结果,在此基础上建立区域合并准则生成完整的天空区域。在去雾过程中,从修正大气光值的角度出发,设计了2种大气光细化方法对天空区域进行自适应优化以克服传统暗通道方法的缺陷。实验结果表明,与暗通道先验去雾算法相比,本文算法可以有效消除色斑、光晕等现象,对天空区域的去雾效果有着显著提高。

2021-05-06
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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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工业互联网平台核心技术之一：数据集成与边缘处理

本文开始，将着重探讨关于工业互联网平台的关键技术。工业互联网平台需要解决多类工业设备接入、多源工业数据集成、海量数据管理与处理、工业数据建模分析、工业应用创新与集成、工业知识积累迭代实现等一系列问题，涉及七大类关键技术，分别为数据集成和边缘处理技术、IaaS 技术、平台使能技术、数据管理技术、应用开发和微服务技术、工业数据建模与分析技术、安全技术。

2021-03-24
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快手元数据平台化建设及应用场景-薛言

快手是一家数据驱动的公司，数据扮演了非常重要的角色，而数据的生产加工主要依靠数据开发工程师，其工作内容会涉及多个方面：数据开发工程师则首先根据业务需求开发好高质量的数据，通常是结构化数据（数据表）；其次，开发稳定可靠的数据服务，并通过API方式交付给业务方使用。数据开发工程师有两个痛点：1）开发数据服务门槛高；2）重复开发数据服务。

2021-03-25
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收藏：最全5G体系知识汇总

5G正以超乎想象的速度加速到来,全球领先运营商正加速5G商用部署。5G产业在标准、产品、终端、安全、商业等各领域已经准备就绪。我们将联合客户与伙伴共同把握5G带来的便利

2021-03-19
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物联网模组行业深度报告

区别于 5G 和云计算板块，物联网不是靠巨头资本开支带动整个产业链景气周期，而是下游应用波浪式爆发。未来是物联网做大连接的 5 年，模组作为物联网最重要一环，预计在 2021 年迎来量价齐升周期。行业逐步摆脱低价竞争影响，未来 ROE 将从 10%+回升到 20%+。当前主要投资物联网连接层，建议配置芯片-模组-终端组合。

2021-03-29
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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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