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智能数据中心互联技术白皮书

华为发布业界首个《智能数据中心互联技术白皮书》,全面阐述企业云化时代下数据中心互联(DCI)所面临的挑战,提出DCI向智能化方向演进的观点和关键技术,并分享最新研究成果。

  • 2021-05-07
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南方电网覆冰监测系统算法误差分析及模型改进技术研究_姜苏

针对目前南方电网架空线路覆冰监测预警系统仍有诸多关键性问题待解决,如在系统核心计算方面参数选取较为简单,没有结合实际线路设计条件,从而造成覆冰预警系统覆冰模型不准确,不能直接为防冰管控工作提供有效决策依据的缺陷。本文首先对系统中现有耐张塔线路覆冰厚度模型计算误差进行分析研究,其次从线路设计角度出发,对其模型进行改进。研究表明:①系统中现有计算模型忽略了线路初始设计冰厚、垂直档距变化特征的影响,导线等效长度取值有待商榷;②通过改进的计算模型,对初始的拉力值进行修正,同时综合考虑设计冰厚、垂直档距、水平应力、导线状态方程等变化等特征,以贵州省毕节地区耐张塔线路四次线路覆冰过程为例,改进的模型能够将系统现有计算模型准确度由59. 8%提升至95. 1%,计算结果更加接近于真实值。能够为输电部门为防冰管控工作提供有效决策依据,以及减少人工观冰耗费大量的资源、时间。

  • 2021-05-06
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基于CMFO算法的投影寻踪威胁目标评估模型_李宏伟

为了提高威胁目标评估的准确性,快速对威胁目标进行排序,提出了一种基于混沌飞蛾火焰优化(Chaotic Moth-Flame Optimization,CMFO)算法的投影寻踪威胁目标评估模型。简单介绍了一种新的群智能算法——飞蛾火焰优化算法(Moth-Flame Optimization,MFO),并引入混沌映射提高了MFO的性能。给出了投影寻踪威胁目标评估模型的算法流程,同时给出了基于CMFO求解最佳投影方向的方法步骤。选取了3个目标威胁评估的算例,进行实验分析,并与其他评估方法进行比较。比较结果表明该评估模型简单、有效,为快速、准确实现目标威胁评估提供了一种新的方法。

  • 2021-05-06
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华为智简园区WLAN高密覆盖技术白皮书

随着 WIFI 普及,越来越多的公共场所提供了 WIFI 热点覆盖,为人们随时随地接入WIFI 网络提供了便利,但同时给 WIFI 建设者提出了挑战,尤其是在足球场、篮球场这类场景下,如何为高密度、高并发率的的用户提供良好的业务体验,成了高密覆盖的关键。在高密场景通常用户密度高,数量大,为了满足大量用户的接入,布放了大量的 AP,这些 AP 的距离要比一般场景下高出很多, 如在一般场景下 AP 间的距离通常有 20-30 米,甚至更大,而在高密场景下 AP 间的距离只有 10 米,甚至更小。

  • 2021-04-29
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基于混合布谷鸟算法的不确定手术调度模型求解_杨枫

针对应急救援情境下手术调度中存在不确定性因素导致无法获得精确的手术时间和结束期的问题,设计了一种灰色调度模型和求解该问题的混合灰色布谷鸟算法。首先引入三参数和四参数区间灰数来描述不确定手术时间和不确定结束期,并定义了可能性测度和必然性测度,提出了拖期可信度指标用于度量手术发生拖期的概率;然后建立了以最小化手术平均拖期可信度为目标的灰色混合整数规划模型,提出了一种混合灰色布谷鸟算法的求解方法,并以规模为6(3)×3的经典算例为例进行仿真测试。实验表明该算法能很好地解决问题,比基本布谷鸟求解算法有更好的性能

  • 2021-05-06
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阿里云视觉智能开放平台

大数据、云计算、人工智能时代的到来,引发各行业对于视觉智能能力的强烈需求; 阿里达摩院基于多年技术研发和在阿里的最佳实践应用,沉淀了丰富的商业化数据可作为AI产品数据训练基座,让商业化场景更易用。

  • 2021-05-06
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多维安全漏洞治理

资产威胁管理的痛点:? 信息维度多? 数据种类多? 数据依赖人工处理? 数据关联度不高; 解决思路:高价值的CMDB,多平台信息融合,提高自动化水平,不断积累场景

  • 2021-04-25
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正泰杭州新能源产业园概念方案设计

正泰新能源 光伏发电工程总承包\全套光伏设备供应、产能运维服务 业务领域 光伏发电项目投资、分布式光伏电站、户用光伏系统、大中型地面光伏电站、农光互补光伏电站、渔光互补光伏电站

  • 2021-03-17
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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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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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