基于最小二乘法和高斯混合模型的语音转歌声算法_段伟博

为便于运维人员及时准确判断高压电缆缺陷类型,提出了一种基于关联规则和竞争凝聚算法的高压电缆缺陷识别模型。该方法基于现有在线监测、离线试验和运维系统等数据,利用关联规则挖掘出不同缺陷类型与状态数据的关联关系,并建立电缆缺陷关联规则库；针对现有关联规则算法只能处理布尔型数据局限,采用竞争凝聚算法对连续型数据进行离散化处理；最后通过实例对所提的模型进行分析验证,仿真结果表明该模型识别准确率高、求解效率高、解释性好,有助于运维人员对电缆进行及时动态的维护管理。

2021-05-06
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基于改进深度学习模型的焊缝缺陷检测算法_谷静

针对传统深度学习模型在进行焊缝缺陷检测时对小缺陷目标检测效果不理想问题,提出基于改进深度学习Faster RCNN模型的焊缝缺陷检测算法,算法通过多层特征网络提取多尺度特征图并共同作用于模型后续环节,以充分利用模型中的低层特征,增加细节信息；改进模型的区域生成网络,加入多种滑动窗口,从而优化了模型锚点的长宽比设置,提高检测能力。实验表明,改进Faster RCNN模型取得最优的缺陷检测结果,对于小缺陷目标仍取得较好的检测精度,从而验证了算法的有效性。

2021-04-29
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中国将成为全球物联网最大市场，智能制造前景广阔

得益于LoRa与NB-IoT等低功耗广域网广泛应用，以及5G部署，带来全球物联网连接量高速增长，从智能汽车、智能家居到企业资产管理设备再到工业设备，广泛的连接推动信息科技由移动互联迈向万物互联转变。根据权威调研机构IDC最新报告显示，2020年全球物联网连接规模达到300亿，以及到2024年全球物联网的连接量将接近650亿，年复合增长超20%。

2021-04-27
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在线教育家庭Wi-Fi网络技术白皮书

在线教育一般指的是指一种基于网络的学习行为，是以网络为介质的教学方式，通过网络，学员与教师之间开展的教学活动。借助网络课件，学员还可以随时随地进行学习，真正打破了时间和空间的限制，在线教育具有跨越时空和人力物力限制的资源利用最大化、随时随地进行选择的学习行为自主化、师生交流与学生自学等学习形式交互化、个性化的教学形式、利用新型教育工具即网络的教学管理自动化的诸多优势

2021-04-24
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基于大数据和AI算法市域社会治理的智治创新

对国家安全稳定与防范化解重大风险的要求，基于人工智能情绪算法和大数据能力，可以实现对社会心态的超强感知和社会风险的智能预警，实现对市域社会风险评估和风险治理的智治创新。该技术能力的主要特点：一是数据量大，采用开源数据和部门专网数据相结合的方法，极大的丰富社会心态感知和社会风险治理的数据源；二是算法准确。通过机器学习和深度神经网络方法对过去发生的群体事件和社会风险事件进行学习形成了算法，形成的评价指标体系更加客观和真实、准确；三是效率高，该技术能实现分钟级和秒级的风险感知和预警，使风险评估和治理更加高效；四是让防范化解风险成为现实，前置化的风险预警能力，使对涉及政治安全、重大工程项目、社会民生问题、重点群体潜在风险实现负一秒防控。

2021-04-23
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2020年MCN发展研究报告

我们认为， MCN 重新定义了营销形态，将品牌核心价值直接传递给消费者，同时集聚粉丝流量回馈给品牌商，借助各类新媒体平台，简化中间环节，提升变现效率，有望持续为新经济赋能

2021-04-19
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中通服设计院理想智慧社区白皮书

数据智能驱动下的理想智慧社区以满足人民美好生活需要、推进社区治理能力现代化为出发点，以人本化、生态化、数字化为价值坐标，以从打造整体社区、打造 15 分钟智慧生活圈、建设弹性社区、推动社区自治为总体目标四大建设理念出发，全面构建社区服务与社区照顾精心便捷、社区安全与综合治理精细敏捷、社区公共卫生与疾病预防井然有序、社区环境及物业管理舒适快捷、社区文化和精神文明建设和谐凝聚、社区社会保障与社区福利公平普惠的未来理想社区智慧化治理体系，形成大数据驱动、多主体协同、智能化运行、内生性治理的智慧社区可持续发展路径。

2021-03-24
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乾爱国-补强水利大脑厚植河湖管理催生水利重大创新

通过建立融和不同时间尺度、不同空间尺度的全因子、全循环、全耦合模型，可同时考虑气象条件、地表径流、地下潜流与储存，以及陆地系统、河流、湖泊、湿地与地下水之间的关系，实现对全区域降雨产汇流过程、地表水流动及其水质因子输移过程、地下水流动及其水质因子输移过程的联动模拟。与现有通用的单方面模拟技术相比，可以更准确地模拟、揭示全区域的水流、水质踪迹，是区域内洪水预报与防洪预案分析、水资源的优化配置及其水量水质联合调度、地表水与地下水水环境的提升、修复及预警等最优质的研究工具。

2021-03-21
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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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2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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