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WSNs中基于仿生模型的拥塞控制算法_张莉华

网络拥塞降低了无线传感网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)的服务质量,针对WSNs的网络拥塞问题,提出了基于仿生模型的拥塞控制算法;该算法通过竞争洛特卡-伏尔特拉(Competitive Lotka-Volterra,C-LV)模型避免拥塞,并利用粒子群优化(Particles Swarm Optimization,PSO)算法优化C-LV模型的参数,使得节点能够公平地接入网络资源,减少数据传输时延;仿真结果表明:提出的算法能有效地降低拥塞概率,维持节点公平地接入网络资源。

  • 2021-05-06
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希亚思课堂智能评测系统的应用介绍

2017年7月20日,国务院印发了《新一代人工智能发展规划》。规划中明确指出:“人工智能在教育等领域广泛应用,将极大提高公共服务精准化水平,全面提升人民生活品质。”在众多的人工智能技术中,我们选用了新颖的、基于心理学理论依据的生物识别人工智能技——微表情识别AI,研究开发出了国内唯一拥有独立计算机软件著作权(软著登字第2595372号)的希亚思课堂智能评测系统。

  • 2021-04-27
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基于球状模型的短波频率泛克里金重构算法_徐池

针对现有短波频率优选方法中数据处理过程复杂、输入参数条件苛刻、工程实现难度较大等不足,结合电离层变化特性,提出了一种基于球状模型的泛克里金法,应用于短波频率的重构。利用短波频率管理系统中大量的实测频率数据,构建了符合频率数据变化特征的基于球状模型的变异函数,建立了反映沿经度、纬度及水平方向通信频率变化剧烈程度的漂移表达式。随机选取多个样本数据,通过交叉重构法对短波频率数据进行重构。实验结果表明,基于球状模型的泛克里金法具有较高的频率重构精度,能够应用于短波通信频率的重构,特别是满足军事通信方面对短波频率优选手段的需求。

  • 2021-04-25
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SAP物流行业解决方案介绍

在物流行业,众多企业早已通过智慧企业建设为自己添置了各种装备法宝,通过数字化转型,以优化服务,技术创新,管理提升及开展新业务。他们的实践对我们也很有借鉴意义。

  • 2021-04-23
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数字文创专场-融媒体环境下的音频新赛道-周晓晗

互联网时代下,内容领域的竞争越来越白热化,传统的广播电视进入了一种从内容到技术全面融合的新时期。在激烈的市场竞争中,如何把握机遇、迎接挑战,是融媒体人不断思考的问题

  • 2021-04-18
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通信行业运营商系列报告八:中国移动,千亿投资打造5g资本生态

中国移动股权投资构筑的5G生态圈,产融结合蕴藏巨大发展潜力。截止2020年11月,中国移动通过中移资本,中移投资等 主体,已参投项目40余个,权益性投资达到1500+亿元(截止2020年6月) .年投资收益近130亿元,其投资的代表性公司包括浦发银行、科大讯飞,中国铁塔、芒果超媒,小米集团、中国民航信息网络、亚信科技、优刻得、金山办公等。围绕 5G+战略的股权投资,中国移动的并购投资带来了两个维度的利好: (1) 产业协同: 5G建设加速,投资标的公司可带来中国移动在云基建领域的“技术+行业解决方案+渠道能力”;在5G应用领域,运营商在2B需增强5G+AICDE平台能力,在2C 市场需增强内容创新能力。(2) 投资收益:移动投资的公司在5G建设的浪潮下取得了长足的发展。以浦发银行为例,浦发银行的市值增长+分红收益为中国移动累计贡献了超300亿元的投资总收益。

  • 2021-04-16
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磁力数观2020快手汽车行业数据价值报告

分析对象: ? 快手上观看汽车视频或直播、搜索汽车相关内容、参与汽车讨论等一切有表现出对汽车有兴趣的人群 ? 快手上的汽车相关内容 ? 汽车领域创作者 ? 汽车指狭义乘用车 数据周期: ? 趋势数据取2020年 1 - 1 0月数据 ? 对比数据取2020年 5 - 1 0月近半年数据 主要内容: ? 汽车流量和人群分析 ? 汽车场景及内容解读 ? 汽车创作者生态洞察

  • 2021-03-18
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无磷水处理方案在炼油循环水系统的应用

循环水系统由高磷、低磷直至无磷水处理的研究和应用逐渐成为趋势,但循环水处理的各环节仍存在诸多瓶颈,亟待通过研发新技术、新工艺及新的药剂方案进行解决。 四川石化有限责任公司要

  • 2021-03-18
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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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