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医疗器械领域人工智能技术的发展

2020年1月初,世界卫生组织(WHO)发布了有关新冠肺炎的病例通报。然而早在2019年12月初,一家专门通过人工智能监测传染病传播的加拿大公司就警告过它们的客户会有相关疫情的风险。这一警告来自网络上对动植物传染病的新闻报道和文章的AI分析。同时,对全球机票数据的分析可以让AI准确预测病毒数日后的传播情况。

  • 2021-06-13
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考虑客户满意度的物流末端节点选址模型及算法_肖玉徽

为了解决自取货的物流末端单一节点选址问题,在服务顾客数量和地理位置已知的前提下,考虑最远取货距离的约束,建立以客户满意度模糊隶属度为目标函数的数学模型。为了求解该模型,运用均值聚类给出初始可行节点,以满意度较小的客户为顶点,在分析其合理性的基础上,设计基于三角形外心和等分点的启发式算法优化初始解,算法允许接受一次次优解以避免陷入局部最优,并通过记忆数组来跟踪搜索过程,最终输出过程最优解。最后给出算例分析,证明了所提出的图上寻优算法优于均值聚类和点密度聚类算法。

  • 2021-05-06
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基于PoolNet显著性和SUR_省略_IBE模型的林火视频烟雾提取算法_汪鑫

烟雾的实时视频探测可用于早期森林火灾的预警,然而,由于烟雾具有飘动、扩散、闪烁等特性,通过实时视频提取烟雾区域具有极大挑战。本文根据人眼视觉注意力机制,将阴燃烟雾看作视频中湍流和灰色显著的区域,提出了一种基于显著性检测和SURF-VIBE模型的疑似烟雾区域提取算法。首先采用一种基于PoolNet的显著性检测方法获得烟雾显著性图谱,通过VIBE运动检测算法获得视频中运动前景,并使用SURF特征匹配算法消除相机抖动等对运动前景带来的干扰,再由计算出的运动前景构造运动能量函数,对显著性谱进行估计,最终提取出疑似烟雾区域。实验验证结果表明:该算法检测准确率为91.3%,每帧检测速度为0.028 s,可用于实时视频烟雾探测。

  • 2021-04-29
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智慧物联02-研华训练推理一站式平台方案助力产业AIoT再升级-马萍

应用场景: 广东某公安局在现有的监控视频,建立数据的搜集和分析。数据内容是来自广东某市区内所有道路、小区、车站等视频数据。GPU服务器加速视频数据分析,准备快速锁定嫌疑人活劢轨迹。

  • 2021-04-24
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基于双层规划的应急物资调度模型与算法研究_李艳

突发灾害情景下,为了提高对应急物资需求的快速响应能力,在应急物资调度实际特征和现实需求的基础上,以系统响应时间最短为上层目标,以系统总成本最小为下层目标,构建了一个双层规划模型。根据应急物资调度模型上下层之间相互关联、相互制约的特点,设计一种改进遗传算法。该算法研究了变异率对跳出早熟收敛问题的影响,并结合聚合度模型对原始遗传算法进行了改进。最后以某地区突发灾害事件为例,运用双层规划模型和改进遗传算法对算例进行求解,并对求解结果进行分析比较,验证所建立模型的有效性和所设计算法的可行性。

  • 2021-04-25
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教育城域网解决方案(模板)V3.0

教育城域网解决方案-进入新世纪以来,信息技术已渗透到经济发展和社会生活的各个方面,人们的生产方式、生活方式以及学习方式正在发生深刻的变化,全民教育、优质教育、个性化学习和终身学习已成为信息时代教育发展的重要特征。面对日趋激烈的国力竞争,世界各国普遍关注教育信息化在提高国民素质和增强国家创新能力方面的重要作用。《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年)》(以下简称《教育规划纲要》)明确指出:“信息技术对教育发展具有革命性影响,必须予以高度重视”。

  • 2021-04-22
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基于城市交通监控大数据的行程时间估计

随着智慧交通的发展,越来越多的监控摄像头被安装在城市道路路口,这使得利用城市交通监控大数据进行车辆行程时间估计和路径查询成为可能。针对城市出行的行程时间估计问题,提出一种基于城市交通监控大数据的行程时间估计方法UTSD。首先,将交通监控摄像头映射到城市路网,并根据交通监控数据记录构建有向加权的城市路网图;然后,针对行程时间估计,构建时空索引和反向索引结构,时空索引用于快速检索所有车辆的摄像头记录,反向索引用于快速获取每辆车辆的行程时间和经过的摄像头轨迹,这两个索引大大提升了数据查询和行程时间估计的效率;最后,基于构建的索引,给出一种有效的行程时间估计和路径查询方法,根据出发时间、出发地和目的地,在时空索引结构上匹配出发地与目的地共有的车辆,再利用反向索引,快速获得行程时间估计与车辆路线。使用某省会城市的真实交通监控大数据进行实验评估,所提方法UTSD的准确率比基于有向图的Dijkstra最短路径算法和百度算法分别提高了65.02%和40.94%,且UTSD在以7天监控数据作为历史数据的情况下,平均查询时间低于0.3 s,验证了所提方法的有效性和高效性。

  • 2021-04-19
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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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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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