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汉柏智慧军营

场景分析:数字化物资管理,产品及解决方案,核基地、保密室、枪械库等国,(技术稳定可靠、防静电、防电源冲击 人脸识别闸机,家军队机要部门,若有非授权,领先}适应恶劣环境,长期无故障运行,人员进混入,后果不敢设想。 传统[ ]禁卡系统,( 操作)全中文菜单、标准Wiegand 26。动态人脸监控系统,难以解决盗卡问题。简单)接口,可联网可脱机 人脸识别访客管理系统o 指纹门]禁系统,,功能 |任意门点远程控制、 多种报警事,接触式识别、受制环境,强大件功能、兼容多种前端输入设备 人脸识别门禁系统

  • 2021-10-13
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JTGTJ21-01-2015公路桥梁荷载试验规程

本规程共包括8章和5个附录。第1章总则,对规程的编制目的、适用范围、试验原则进行了规定;第2章术语和符号;第3章基本规定,对荷载试验程序、试验环境、计算原则进行了规定;第4章测试设备与技术要求,对静、动力参数测试及测试要求进行了规定;第5章桥梁静载试验、第6章桥梁动载试验,分别对试验工况及测试截面、测试内容、试验荷载、测点布置、试验过程控制及记录、试验数据分析进行了规定;第7章现场实施,对荷载试验中的测试支架、操作平台、现场布设及安全措施进行了规

  • 2021-08-13
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内生安全与威胁情报体系构建

为信息化发展的各领域、各层面注入安全基因,融入多样化的安全防护机制,实现网络安全与信息化的深度结合,并 覆盖信息化环境的方方面面,实现全面覆盖、深度结合、实战运行、协同响应。 安全数据的驱动,是实现威胁感知、有效运营、协同指挥、快速响应的关键保障;信息化数据对于全面感知安全态势, 进而对IT风险进行重点调整,有着至关重要的作用,二者在安全实践中互为驱动,才能让运营变得有活力。

  • 2021-05-07
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一种基于改进MCMC算法的模型修正方法_彭珍瑞

标准马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)算法不易收敛、拒绝率高,使其应用受到限制。在贝叶斯方法中引入最大熵值法来估计参数的后验概率密度函数最大值,进而将布谷鸟算法中新鸟巢更新的思想融入Metropolis-Hasting(MH)抽样算法得到改进的MH抽样算法,同时使用支持向量机(SVM)建立待修正参数与有限元模型输出之间的代理模型,以提高模型修正的计算效率。分别使用三自由度线性系统和平面桁架模型来验证本文方法的有效性,结果表明:修正后样本的马尔可夫链混合性能好,停滞概率低,修正后参数相对误差均小于2%。

  • 2021-05-06
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智能终端隐私防跟踪技术实践

以数据为中心:? 以信息为中心的IT时代走向了以数据流为中心的时代? 基于数据生存的时代 数据驱动商业:? 数据驱动成为现实? 数字化转型成为企业的核心战略 新常态伴随新风险:? 数据安全和隐私保护能力滞后? 消费者对数据安全与隐私保护的敏感度提高

  • 2021-04-26
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电动汽车物流配送路径优化模型及求解算法_常乐

为了对电动汽车物流配送路径问题进行优化,建立多目标电动汽车路径问题模型,并设计一种具有处理多约束条件的改进非支配排序蚁群算法。首先根据电动汽车配送与燃油汽车配送的不同,综合考虑客户和运输商的不同利益及要求,以客户满意度最大、系统配送时间最短和运输成本最小为优化目标,建立带软时间窗的多目标混合车辆路径优化模型。其次,运用NSGA-Ⅱ算法对模型进行求解,并考虑本模型约束条件多的特点,设计进行求解。随机生成算例进行实验,结果表明:构建模式可根据不同配送商提供不同优化路线,方便做出适合其发展的决策,提出的算法在求解问题中也具有较好的性能。

  • 2021-04-21
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昆仑万维-拟控股Opera打造海外互联网平台

昆仑万维成立于 2008 年,是一家集合了移动游戏、休闲社交、新闻聚合等多类业务的综合性互联网集团。自成立以来,公司立足于国内领先的互联网商业模式,放眼于全球市场,逐步形成了移动游戏平台(GameArk)、休闲娱乐社交平台(闲徕互娱)、投资等三大业务矩阵,并通过构建集团大数据系统驱动各个业务板块产生协同效应

  • 2021-04-08
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2019上海区块链技术与应用白皮书

当前,数字经济高速发展,成为全球发展的新动能。区块链作为数字经济 重要组成部分,正在加速与实体经济融合,推动着传统的生产关系与商业模式的 变革。《国务院关于印发“十三五”国家信息化规划的通知》、《软件和信息技术 服务业发展规划(2016-2020年)》、《中共上海市委关于面向全球面向未来提升上 海城市能级和核心竞争力的意见》等文件明确指出加快区块链等新技术的应用, 为上海市快速推进全球金融中心、科技创新中心的建设提供了契机。

  • 2021-03-26
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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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