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应急物资运输路径多目标优化模型及求解算法_李卓

针对应急前期运输商自有车辆不足的实际背景,采用自有车辆和第三方租用车辆共同配送的运输模式,对混合车辆路径的组合优化问题进行研究。首先,考虑需求点和运输商的不同利益诉求,以系统满意度最大、系统配送时间和总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,考虑NSGA-Ⅱ算法在求解该类问题时收敛性差和Pareto前沿分布不均匀的缺点,将蚁群算法的启发式策略和信息素正反馈机制用于生成子代种群,非支配排序策略模型用于指导算法的多目标择优过程,并引入变邻域下降搜索以扩大搜索空间,提出求解多目标的非支配排序蚁群算法以突破原有算法瓶颈。算例表明:构建的模型可对决策者在不同的情境下依据不同的优化目标选择合理的路径提供参考,提出的算法在求解不同规模的问题和不同分布类型的问题中均表现出较好的性能。

  • 2021-05-06
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破壁:探索IoT通信安全的研究之道

?Tencent Blade Team由腾讯安全平台部在2017年底成立 ?专注于AIoT,移动互联网,云虚拟化技术,区块链等前沿领域的安全技术研究 ?向Google、Microsoft、 Apple、Amazon、 Huawei等诸多国际知名公司报告过200+安全漏洞 ?研究成果多次入选BlackHat、DEFCON、CanSecWest、HITB、POC、Xcon、CSS等顶级安全大会

  • 2021-04-25
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备份和容灾技术白皮书

京东云依托京东集团在云计算、大数据、物联网和移动互联网应用等多方面的长期业务实践和技术积淀,形成了从基础平台搭建、业务咨询规划,到业务平台建设及运营等全产业链的云生态格局,为用户提供一站式全方位的云计算解决方案

  • 2021-04-24
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基于CNN_ResNet_LSTM模型的城市短时交通流量预测算法_蒲悦逸

针对交通流量特性和外部因素对交通流量预测结果的影响,提出了一种对城市短时交通流量预测的模型CNN-ResNet-LSTM,将卷积神经网络(CNN)、残差神经单元(Res Net)和长短期记忆循环神经网络(LSTM)集成到一个端到端的网络框架.利用卷积神经网络来捕获城市区域间交通流量的局部空间特征,并在卷积神经网络中加入多个残差神经单元来加深网络深度,可提高预测的准确性;利用长短期记忆循环神经网络来捕获交通流量数据的时间特征;利用相应的权重将2个网络的输出结果融合,得到通过轨迹数据预测的结果;最后与外部因素融合,得到城市区域的交通流量预测值.用北京市轨迹交通数据对该模型进行验证,CNN-ResNet-LSTM模型不仅在准确率方面比传统模型高,而且在保证预测准确率的情况下,模型使用的参数也少.

  • 2021-04-22
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城市能源系统规划设计及能耗分析工具综述

近年来,随着全球经济快速发展和城镇化加速,城市能耗及排放持续增长,面临严峻的资源短缺和环境污染问题。为满足城市居民多样化的能源需求,以及能源系统安全高效、清洁低碳的转型要求,城市能源系统应运而生,并迅速成为能源领域的研究热点。针对城市能源系统的规划设计及能耗分析,各国研究学者已经开发了一系列相关工具,然而各类工具的开发目的及开发者专业背景存在差异,其适用场景不尽相同,且模型的时间和空间颗粒度也存在较大差异。通过聚焦城市能源系统的规划设计及能耗分析工具,分别选取对比典型商用工具的功能和特性,并结合应用案例对工具的适用性进行分析,为相关工具的后续开发及应用提供参考。

  • 2021-04-19
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化工装置常见安全隐患排查图集

化工设备(英文名称Chemical Equipment)是化工机械(chemicanl machinery)的一部分,化工机械包括两部分,其一是化工机器,主要是指诸如流体输送的风机、压缩机、各种泵等设备,其主要部件是运动的机械,一般称为化工机器。其二是化工设备主要是指部件是静止的机械,诸如塔器等分离设备,容器、反应器设备等,有时也称为非标准设备。化工机械与其他机械的划分不是很严格的,例如一些用于化工过程的机泵,也是其他工业部门采用的通用设备。同样在化工过程中化工机器和化工设备间也没有严格的区分。例如一些反应器也常常装有运动的机器。

  • 2021-04-15
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智能工厂怎么建?

在当前智能制造的热潮之下,很多企业都在规划建设智能工厂。那么,智能工厂的规划要考虑哪些核心要素?关注哪些维度?

  • 2021-03-07
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中国40万亿新基建深度报告

本报告,从头到尾,围绕着新基建,需要十多分钟才能看完,建议先收藏,新基建是未来五年、十年乃至更久的一个大建设方向,如果没有时间看那么多,那么前面的几张图可以帮助大家快速了解新基建的情况和机遇!新基建主要包括3个方面内容:一是信息基础设施;二是融合基础设施;三是创新基础设施。本文前面以十来张图片的方式,形象地诠释了新基建的规模。

  • 2021-02-24
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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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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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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