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智慧化工园区一体化管理平台建设和运营方案

化工园区运营指挥中心利用云计算、物联网、互联网、大数据等技术将化工厂区少量信息一网打尽,通过智能化的分析,为化工园区管理者提供一个可视化的平台,实时了解化工园区状态,对化工厂区的规划管理决策提供依据。

  • 2021-06-13
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基于波形自适应的认知雷达机动目标跟踪算法_王树亮

从认知雷达的角度出发,综合考虑跟踪模型和波形选择,提出一种能够适应目标运动状态急剧变化的波形自适应机动目标跟踪算法。首先,将匀速运动模型和当前统计模型作为交互式多模型(IMM)的模型集,并结合贝叶斯理论提出一种时变转移概率的自适应IMM算法。然后,结合量测误差椭圆与目标状态预测误差椭圆正交理论,研究了基于基带脉冲波形模糊函数旋转的波形库实现方法并给出了波形自适应选择跟踪算法的具体步骤。仿真实验表明,所提算法能够适应目标不同加速度机动,雷达系统跟踪性能得到了较大幅度提升。

  • 2021-05-07
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Java集合学习指南-极客

除此之外,还会增加 TreeMap 等集合的学习以及集合之间的对比。我们学习集合源码的目的一个是为了学习其 中的思想,另一个也是为了让我们能够更好的了解该集合,在适合的地方使用恰当的集合实现。 适用人群 适合 Java 初学者的进阶学习,集合类在 Java 中有很重要的意义,保存临时数据,管理对象,泛型,Web 框架 等,很多都大量用到了集合类。 学习前提 学习本指南前,你需要达到 Java 语言的入门级。

  • 2021-04-19
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5G+智慧钢铁解决方案

工业互联网行业基础平台是中国移动工业互联网产品体系的基础和核心,面向工业行业客户和上层业务云应用提供通用服务能力,支撑客户、行业云业务,实现面向客户、面向行业的深度运营。

  • 2021-03-22
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2020新基建展望新战略新动力新格局

如果说2020年,中国经济最热的词是什么?新基建绝对能排上号。基建并不是今天横空出世的,早在大秦帝国就开启了基建狂潮开挂模式,驰道正是2000年前横跨中国大陆的新基建。汉书记载,“秦为驰道于天下”,驰道在当年可谓是国之重器。 2008年,金融危机席卷全球,投资和出口规模大幅缩减,号称四万亿的“铁公基“计划火速出台,通过建设铁路、公路、轨道交通等基建和公共设施,迅速解决了就业和GDP增速保8的难题。

  • 2021-03-17
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5GWiFi标准

生活中wifi已经无处不在,虽然它给我们带来了极大的便利,但面对日趋复杂的应用需求,wifi正面临着时时拥堵的窘境。作为无线世界的高速公路,篱五代无线标准(5gwifi)- -802. 1lac的到来将有望引领新局面。本文将对802. 1lac标准的显要技术特性进行分析,并对其带来新的应用格局领域进行展望。

  • 2021-04-17
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政务数据共享开放安全研究方案

政务数据是政府部门满足经济社会治理需求,履行职能过程中产生或使用的重要资源,蕴藏着难以估量的经济发展、社会运行以及国家战略价值。近年来,我国政府高度重视政务数据共享开放的促进与发展,在大力推动政务数据共享开放的同时,数据安全作为数据共享与开放的核心基础也倍受关注,相关法律法规逐步完善。

  • 2021-03-18
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2020年建筑行业基建投资价值分析报告-市政环保领域上行发展

一个国家的基础设施建设投资风格通常与政府的中长期施政风格息息相关,在此我们选择美国、日本、韩国三国,对经济发展周期、经济增速规模、人口规模、城镇化进程等角度进行对比,对我国基建投资中长期趋势做出如下判断: 1) 我国整体基建投资规模较美日韩等过仍有较大差距; 2) 根据韩国的历史经验,基建投资通常会经过三个阶段(爆发期,调整期,成熟期),根据基建投资强度特征比较,我们认为目前中国可能正处于第一阶段末期,未来或仍有 10 年左右的高强度保持期; 3) 从城镇化进程角度来看,一般国家城镇化率达到 70%之后,基建投资增速开始出现明显回落趋势,中国目前距这一时点或仍有 10 年距离; 4) 观察美国与日本的 5 年复合增速变化趋势发现,基建投资增速出现了比较明显的周期性波动趋势,上一个波动周期约为 20 年,与衡量建筑行业周期的库兹涅兹周期(18 年)相仿。中国与韩国目前尚未出现如此的明显的周期趋势,这或与两国基建市场仍未进入成熟期或进入成熟期时间较短尚未达到稳定状态有关。

  • 2021-03-17
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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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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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2026年全球数智营销生态手册

在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后,全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟,共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型,转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达,依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态,市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后,各环节数据互通困难,难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化,缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升,以及用户行为日益复杂,这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。

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