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基于一阶和二阶信息图像表示的人脸识别

基于一阶和二阶信息图像表示的人脸识别

  • 2021-08-23
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2021中国智适应教育行业白皮书

“智适应教育”是教育行业演进至今的重要成果,它是指基于人工智能、大数据分析等智能技术,结合大量用户数据,针对个体学习过程中的差异性提供适合个体特征的教育形式,从而为学生提供个性化的学习体验,推动真正的“因材施教”教学理念落地。

  • 2021-06-04
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OFDM系统中基于基扩展模型的快时变信道估计算法_喻雨微

信道估计是正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)的关键技术。随着移动端速度的提高,信道会发生快速变化产生频率选择性衰落,针对此种情况,通过对传统信道估计算法搭建OFDM系统级仿真链路的基础上对不同的基扩展模型(basis expansion model,BEM)研究,针对复指数基扩展模型(complex exponential-BEM,CE-BEM)的部分基函数频率过高会产生较大误差的缺点,提出一种修正基函数系数的方法有效地去除了频率过高的基函数,通过仿真对信噪比和多普勒频移对模型均方误差性能的影响进行分析,结果表明提出算法能在不增加复杂度的前提下均方误差性能较CE-BEM低4~5 dB,有效地提高了拟合性能。

  • 2021-05-06
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基于内生安全的信创安全体系

信创工程是我国信息化建设的重塑的过程,是一个历史的转折点,我们要在大变革的时候迅速找到我们自己的位置,并站稳脚跟。我们要将前人用20年搭建起来的信息化系统用4-5年的时间重新塑造。

  • 2021-04-25
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基于SSD和时序模型的微博好友推荐算法_马汉达

社交网络用户的指数型增长,用户在网络中难以找到适合自己的好友,提出了一种基于SSD和时序模型的微博好友推荐算法。首先利用多目标检测算法SSD对搜集到的用户图片进行信息提取,再利用时序模型在时间维度上对提取到的信息做进一步处理,然后利用JS散度公式计算用户间的相似度,最后与基于用户个人信息得出的相似度进行加权式融合,得出综合的用户相似度,使用TOP-K思想进行用户推荐。在新浪微博用户数据集上的实验表明,参考因素的权重取值会影响推荐结果,文中所述的算法与只考虑用户属性或用户图片的算法相比,该方法精准度更高。

  • 2021-04-25
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结合CNN和catboost算法的恶意安卓应用检测模型_苏庆

针对恶意安卓应用程序检测中存在的特征维度大、检测效率低的问题,结合卷积神经网络CNN良好的特征提取和降维能力以及catboost算法无需广泛数据训练即可产生较好分类结果的优点,构建一个CNN-catboost混合恶意安卓应用检测模型。首先通过逆向工程获取安卓应用的权限、API包、组件、intent、硬件特性和OpCode特征等静态特征并映射为特征向量,再在特征处理层使用卷积核对特征进行局部感知处理以增强信号;然后使用最大池化对处理后的特征进行下采样,降低维数并保持特征性质不变;接着将处理后的特征作为catboost分类层的输入向量,利用遗传算法的全局寻优能力对catboost模型进行调参,进一步提升分类准确率;最后对训练完成的模型,分别使用已知和未知类型的安卓应用程序数据集作实际应用测试。实验结果表明CNN-catboost模型调参用时较少,在预测精度和检测效率上也展示出较为良好的效果。

  • 2021-04-22
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智能家居系统

“智能家居”G (Smart Home) ,又称智能住宅,是一个居住环境,是以住宅为平台安装有智能家居系统的居住环境。系统以住宅为平台,利用先进的计算机、嵌入式系统、综合布线技术、网络通信技术、安全防范技术、自动控制技术、音视频技术将家居生活有关的设施集成连接到一起,构建高效的住宅设施与家庭日程事务的管理系统,提升家居安全性、便利性、舒适性、艺术性,并实现环保节能的居住环境

  • 2021-04-21
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工业互联网与数字孪生技术

当下,互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术迅速发展,对推动制造业数字化、网络化、智能化进程起到关键作用,尤其是信息技术对于数据的强大计算和分析能力为制造业发展开辟崭新的发展空间,IT和OT的融合越来越受到制造企业的重视。伴随新一代信息技术与制造业深度融合发展,工业互联网成为制造业从“显”到“隐”的抓手

  • 2021-04-06
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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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中服云能碳管理平台V5.0

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。

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