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EM算法在P范混合模型的参数估计中的应用_彭飞

针对多种分布形式混合的观测数据,建立了P范分布混合模型,考虑到模型中混合数属于不完全数据,引入EM算法,对该混合模型的参数进行估计,详细推导了P范混合模型参数估计的迭代公式,并给出了相应的迭代步骤。最后采用混合高斯分布数据、拉普拉斯分布与高斯分布混合数据以及实测GPS观测值残差数据,验证了本文公式的正确性和适应性。算例结果表明,相比于单一概率分布,P范混合模型能够准确反映数据分布的实际情况,同时利用EM算法估计的模型参数具有较高的精度。

  • 2021-04-23
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大力推进智慧城市建设将现代国际港口城市建设推向新阶段

中共宁波市委召开工作会议,作出了建设智慧城市的战略决策,并对今后一段时期智慧城市建设工作进行了全面的部署,会上出台了《中共宁波市委宁波市人民政府关于建设智慧城市的决定》。中央媒体对此进行了报道,

  • 2021-04-18
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智能制造体系中的工业互联项目解决方案(34页 PPT)

“工业互联网”贯穿智能制造体系三个维度的各个环节 工业物联网: 1、位于智能制造系统架构生命周期的所有环节 2、实现系统层级的设备、控制、工厂、企业和协同五个层级,以及智能功能的互联互通; 3、工业物联网实现了OT与IT的融合的基础

  • 2021-04-14
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智能家居系统 --解决方案

智能家居是利用先进的计算机技术、网络通讯技术、综合布线技术,依照人体工 程学原理,融合个性需求,将与家居生活有关的各个子系统如安防、灯光控制、窗帘 控制、煤气阀控制、信息家电、场景联动、淋浴器等有机地结合在一起,通过网络化 综合智能控制和管理,实现“以人为本”的全新家居生活体验。 系统融合了自动化控制系统、计算机网络系统和网络通讯技术于一体的网络化智 能化的家居控制系统。不仅具有传统的居住功能,兼备建筑、网络通信、信息家电、 设备自动化,集系统、结构、服务、管理为一体的高效、舒适、安全、便利、环保的 居住环境,提供全方位的信息交互功能,帮助家庭与外部保持信息交流畅通,优化人 们的生活方式,帮助人们有效安排时间,增强家居生活的安全性,甚至为各种能源费 用节约资金。

  • 2021-02-11
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智慧城市的技术与应用分析

智慧城市的技术与应用分析智慧城市的技术与应用分析

  • 2021-11-03
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智慧园区的概念、目标与架构

智慧园区是整合了数字园区、知识园区、生态园区、创新园区等理念的新型园区﹐是科技园区发展的新形态﹐它包含全面智能的基础设施、充足优质的人力资源、多元化的投融资体系、智慧高效的园区管理、体系完善的政策环境、高新技术的产业聚集6种基本要素。其战略目标是实现自身“经济-人才-环境”全面可持续发展和城市的可持续发展;分领域目标是对战略目标的规划和细分

  • 2021-09-03
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招标采购中的采购物品打包模型及其优化算法_黄学文

招标采购是采购物品(货物或服务)的有效方式,采购物品打包是招标采购的重要环节并对采购绩效有重要影响。采购物品打包是确定一组互斥的采购包集合,在充分的市场竞争条件下购买全部采购物品,且每个采购包的候选供应商应对该采购包中的所有物品进行投标。目前采购物品打包问题的研究文献较少,本文通过定义采购包和采购打包方案等概念,建立了采购物品打包问题的0-1整数规划模型。由于该模型具有NP-hard特征,为此首先将其转化为旅行商问题,并基于遗传算法设计采购物品打包问题的求解算法。实验表明:与整数规划求解软件和双聚类算法相比,本文所提出的算法在解决采购物品打包问题时具备更好的优化性能和计算效率。

  • 2021-04-22
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5G+汽车智造解决方案

汽车的消费观念的变化使得汽车车型更新换代 急剧提速,呈现出“一年小改、三年大改,五 年退市“产品生产周期,对生产柔性化提出要 求。

  • 2021-03-22
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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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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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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