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研报通信行业深度报告5G网络2B2C端应用齐头并进普及有望超预期

通信行业深度报告5G网络2B2C端应用齐头并进普及有望超预期

  • 2021-04-16
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面向增减材制造的几何研究与应用

制造业是一个国家的支柱产业,能够直接体现一个国家的生产力水平。按工艺 来分类,可分为“等材制造”,“减材制造”和“增材制造”。工业制造是一个典 型的多学科交叉的领域,涉及到材料,机械,控制,通讯等众多方面。从前期的工 件模型的设计(cAD),力学模拟分析(CAE),及最终的加工过程规划(cAM), 都涉及到大量的几何问题。本学位论文面向增减材制造领域,对其中的部分过程规 划和应用相关的几何问题进行研究。

  • 2021-06-29
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2018 医药行业互联网营销&企业服务解决方案 腾讯大数据

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-06-24
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互联网+”时代的企业战略选择

要搞懂“互联网商业模式”,我们首先就要清楚我们生活的时代,而要搞懂互联网,我们就有必要先搞懂什么是“互联网逻辑”,如果没把“互联网逻辑”搞明白,就去干“互联网运营”,无疑是缘木求鱼舍近求远。

  • 2021-06-18
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一种GTD模型参数估计的改进2D_TLS_ESPRIT算法_郑舒予

针对经典二维总体最小二乘法旋转不变子空间(2D-TLS-ESPRIT)算法估计二维几何绕射理论(GTD)模型参数精度不高、抗噪性能较差这一问题,提出了一种改进2D-TLS-ESPRIT算法。首先,改进算法通过将目标的极化散射矩阵加入到二维GTD散射中心模型,使得模型对目标极化散射特征的描述更加精准;其次,构建置换矩阵得到原始回波矩阵的共轭矩阵,并将两者结合起来,从而延长了目标电磁散射数据的长度;最后,仿真结果验证了改进算法的参数估计性能与噪声鲁棒性均要优于同类已有算法,雷达散射截面积(RCS)外推结果进一步验证了改进算法参数估计性能的先进性。

  • 2021-04-29
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5G分组核心网专题

近年来,RCS发展进程明显加速,全球RCS商用案例剧增,截至2020年9月,全球已有90家运营商实现RCS商用,预计2021年RCS服务的总市场价值将达到740亿美元。对运营商而言,发展RCS业务主要有两种模式:一是运营商自行部署基础设施,二是使用谷歌等操作系统厂商的平台。

  • 2021-04-16
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基于多目标优化算法模型的电热水器功率优化方法_赵子源

针对现有技术中电热水器能耗大、管控困难的问题,该文提出了新型的电热水器功率优化方法,构建了电热水器的多目标优化模型,该模型基于多目标优化模型能够实现电热水器参数分析,并通过运行约束条件对电热水器的能耗等问题进行分析,并利用多目标优化模型实现电热水器最佳功率优化,解决了常规技术中难以实现全局最优解的技术弊端。试验表明,与单目标优化的方法相比,该文的方法能够将电热水器功率提高到95.32%,提高了功率优化程度。

  • 2021-04-20
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暖通系统的优化控制研究_基于物联网和楼宇自控融合_陈晓波

近年来,我国以"万物物联"为理念的智能/智慧建筑的建设促进了楼宇自控技术的快速发展。楼宇自控系统作为建筑机电设施的大脑,其性能差异对整个建筑机电系统能效水平影响巨大。楼宇自控在上世纪90年代末进入中国,已有20多年发展历程,但总体应用效果不容乐观。有超过70%的建筑自控系统在使用2年后就被部分或全部弃用。究其原因,主要是控制技术高速发展下整个技术及质量流程管理不当。当前兴起的物联网、人工智能和云计算技术的发展为解决该问题提供了可能。为此,构建了以实际节能量化为导向的应用场景,结合现场及云端的优化控制算法技术,提出了基于物联网和楼宇自控融合下暖通系统的优化控制方法,并形成了暖通系统的闭环运行控制平台。并结合某自用办公楼案例,研究暖通空调系统闭环优化控制,对比模型预测控制方法和传统控制方法,在保证用户整体热舒适性的同时,实现了整体建筑节能量14.5%的目标。通过经济性分析,本项目的投资回收期约为3.5年,而文中所提的优化控制方法有望在商业办公楼宇以及同类型建筑中得到推广应用。

  • 2021-04-19
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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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