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智能建筑在智慧城市发展中的作用

目前,全球超过一半的人口居住在城市,各大洲的城市化程度都在上升,到2050年,这一数字将攀升至近70%。由于全球推进净零目标,建筑和城市变得更宜居、更可行和更可持续,再加上人口和城市化的增长,预计到2025年,全球智慧城市市场的价值将达到3.6万亿美元。

  • 2021-04-18
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模拟技术现况与趋势探讨

为了适应电子产品飞快的更新换代节奏,产品设计工程师更倾向于选择在市场上很容易采购到的 AC/DC适配器,并把多组直流电源直接安装在系统的线路板上。由于开关电源产生的电磁干扰会影响到其电子产品的正常工作,正确的电源 PCB 排版就变得非常重要。开关电源 PCB 排版与数字电路 PCB 排版完全不一样。在数字电路排版中,许多数字片可以通过 PCB 软件来自动排列且芯片之间的连接线可以通过 PCB 软件来自动连接。用自动排版方式排出的开关电源肯定无法正常工作。所以,设计人员需要对开关电源 PCB 排版基本规则和开关电源工作原理有一定的了解。

  • 2021-04-16
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搞懂什么是中台——来自阿里巴巴架构师总结

“中台”概念这几年非常火,特别是阿里、腾讯、百度、京东等互联网公司最近频繁的基于中台调整组织架构,把“中台”的热度又上升到另一个高度,甚至有这样的声音, 90 年代不做 ERP 会死,现在不做中台也会定企业生死。中台的概念起源于阿里,也发展于阿里。笔者有幸参与阿里业务中台方法体系建设,也主导参与一些阿里云新零售业务中台项目,经常被问到如下问题。本文作为“阿里巴巴业务中台”专题的第一篇,和大家分享一些思考(本文内容仅代表作者个人观点,欢迎交流)。

  • 2021-03-24
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低碳供应链柔性资源配置模型及算法的鲁棒性研究_刘小红

随着全球化环境危机与资源禀赋困境加剧,要求供应链在资源环境约束下提高资源利用率,实现低碳绿色转型。新冠肺炎疫情对全球供应链运营及经济发展带来了新的挑战。本文在资源属性及混合算法等研究基础上,以资源配置模型及其算法为研究对象,通过对资源配置问题、模型参数及鲁棒性实验分析,合理地解决低碳供应链柔性资源配置平衡问题。考虑资源环境的双重属性,如何优化供应链资源配置,本文从政府层面和企业层面给出了相应的对策:政府要加强低碳供应链的建设与管理;企业要强化碳减排与资源配置方法的创新。在经济全球化影响下,如何实现线上线下供应链资源的优化配置,值得进一步思考与研究。

  • 2021-04-23
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GB50870-2013建筑施工安全技术统一规范

本规范共分8章和1个附录,主要技术内容包括:总则,术语基本规定,建筑施工安全技术规划,建筑施工安全技术分析,建筑施工安全技术控制,建筑施工安全技术监测与预警及应急救援,建筑施工安全技术管理等。 本规范中以黑体字标志的条文为强制性条文,必须严格执行。

  • 2021-05-31
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模糊环境下合作联盟收益分配模型和算法研究_李淑霞

在合作联盟中,由于不确定性因素的存在,联盟收益不能精确得到分配。文章将合作对策的支付值用三角模糊数来表示,解决模糊收益分配问题,并考虑了联盟的重要性(即权重)及有效性等因素对利益分配的影响。通过构建多权重模糊分配二次规划模型,给出其解析式,据此确定参与合作联盟的局中人的三角形模糊数分配值。最后,通过数值算例验证了该模型的合理性和优越性,从而为合作联盟利益分配提供了一种合理、有效的计算方法。

  • 2021-05-06
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华为在高等教育案例集

伴随着全社会信息化的发展进程,信息化技术正突破教室、学校、学区的物理边界,扩展着教学者和学习者的手段和范围,使师生有了更丰富的获取信息的基础和方法,推动了教育行业信息化的发展。 《教育信息化2.0行动计划》的目标是要求以教育信息化全面推动教育现代化,以信息化的方式构建互联网+教育的生态模式,其核心是通过信息化的技术来促进提高现代化教育。围绕该目标,结合学校信息化的建设阶段,整体从人才培养、校园信息化基础建设、智慧校园建设、一流重点学科平台建设几个方面完善学校的教育信息化2.0构建。

  • 2021-04-29
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基于Hotbooting_Q算法的多微网能量交易博弈模型_李聪

文章构建了多个风-光-储微网能量交易博弈模型,每个微网可根据风光等新能源机组的发电水平以及负荷需求,确定自己与其余微网和上级电网的能量交易策略。在对多微网能量交易博弈模型的求解上,提出了一种将热启动Hotbooting技术与Q-学习相结合的Hotbooting Q交易算法,并以电力市场相似场景下的大规模实验数据作为训练数据。通过算例表明,微网间能量交易减少了从上级电网的购电量,采用Hotbooting Q交易算法可加快系统的收敛速度,提高微网的交易学习效果。

  • 2021-04-23
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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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