基于K_Means算法和重心法求解多配送中心选址问题_许彦宸

分析了P-中值模型的特点,阐述了传统的模型与算法在求解大量需求点选择问题的局限性,提出了利用改进K-Means算法和重心法相结合的方式来求解该问题的思路,并提出以噪音率来刻画选址的效果,利用公开的数据设计了数值实验,证明该算法是收敛且实用的。

2021-05-06
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H3C-CAS兼容VMware虚拟化环境特性说明

在线迁移技术，将虚拟机计算资源或存储支援迁移到另一个地方。类型：计算资源迁移：将一台ESXI主机上的虚拟机迁移到另一台ESXI主机上，迁移条件：至少需要有H3C-CAS兼容VMware虚拟化环境特性说明-一个共享存储。原理：虚拟机的文件放在共享存储上，存储文件不变，改变的只是虚拟机所使用的ESXI的cpu和内存。存储资源迁移：将虚拟机的存储文件迁移到另一个存储的地方，迁移条件：待定。原理：虚拟机的计算资源不变，存储文件放到另一个地方存储。

2021-04-24
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智能建筑.

随着可持续发展的深入，立体绿化智能建筑将会是未来智能的发展趋，席卷全球的生态环境问题为居住建筑绿色概念的兴起提供了背景，同时绿色居住建筑也是人类实现可持续发展的基础环节。在当今的住宅设计中，生态居住区的提

2021-04-21
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物联网终端评测体系发展研究

针对物联网（internet of things，IoT）技术大规模商用，现有终端评测体系无法满足海量、多种类、多形态的物联网终端评测新需求的问题，开展面向物联网终端的评测体系发展研究，从基础性、应用性、安全性 3 个维度并结合测试手段的发展趋势，提出物联网终端评测体系方法，以促进物联网终端质量提升，保障终端和网络良好的互通性，提升端到端业务质量。

2021-04-19
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曼谷智慧紧凑城市建设对我国的启示

以无序扩张、土地低效利用、交通超负荷、环境污染为特征的城市蔓延现象是全世界都面临的发展难题，泰国曼谷市的情形尤为严重。因此，曼谷近年来一直致力于探寻城市的可持续发展道路，力图通过树立“智慧紧凑城市”理念，指导解决城市交通严重拥堵、土地利用低效与特色文化保护之间的冲突，对快速城镇化及面临粗放增长的城市具有重要的借鉴意义。

2021-04-19
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自适应模型更新的长时目标跟踪算法_张锐

针对相关滤波器在实际应用的长时跟踪场景中,可能出现的例如光照与尺度变化、运动模糊、被遮挡等情况,导致算法失效、跟踪的目标丢失等问题,以快速判别尺度空间跟踪算法（fDSST）为基准算法,提出一种将置信度用于更新和遮挡判定并加入了重检测模块的长时目标跟踪算法,将历史峰值均值和历史APCE置信度均值作为基准,进行模板自适应更新和遮挡判定,加入一个用于重检测的在线CUR滤波器。如认定发生遮挡,启动重检测模块生成候选区域并重新确定目标位置。采用公开数据集OTB50进行算法验证,结果表明了该算法能够有效处理目标遮挡及尺度变化等情况,与作为基准的fDSST算法相比,它在衡量跟踪时的精度与成功率的各项指标上均有了明显的提升。

2021-04-19
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快手指标规范化及OneService平台化实战-刘一凡

在大数据领域，指标是对业务的数据度量，所以业务获取的数据通常都以指标形式进行交付，例如：业务方提出的数据需求内容、向业务方展示的数字看板等，指标可谓是无处不在。但是，对指标的管理以及对外指标服务过程中，常会面临“规范不统一”、“口径不一致”、“出口不统一”等一系列问题。针对这些问题，快手数据平台构建了符合快手现状的指标中台体系（代号：盖亚/Gaia）并在全集团数据中台体系落地。本文为大家详细介绍快手的指标规范化建设以及OneService平台化的实战经验

2021-04-16
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“+物联网”的智慧解决方案

随IOT建设的深入，行业内对物联网解决方案的划分也渐进清晰,如生活物联网、智慧农业、智慧制造、智慧城市、智慧园区等。

2021-03-27
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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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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。