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全景图中投影模型与算法

全景图技术由于其应用广泛,得到了许多学者的关注,已成为计算机视觉、计算机图形学、虚拟现实等领域的研究热点。本文从全景图的关键技术之一的投影算法出发,介绍了平面变换算法中核心变换矩阵及适用的场景、原则,详细分析各种空面变换算法,主要针对柱形全录技术中的投影算法及其改进算法、球形全景技术中的常规算法、分块对应算法及全向图转换算法和立方体全聚技术中的位统1法、二样改理算法及立体投影算法进行了深入的探讨,对全景图技术中投影算法的发展趋势作工展望人

  • 2021-04-17
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有色金属行业智能冶炼工厂建设指南(试行)

结合我国有色金属冶炼多元素资源共生、原料品质波 动大、冶炼工艺复杂等特点,在企业已有自动化、信息化 建设基础上,推进互联网、大数据、人工智能、5G、边缘 计算、虚拟现实等前沿技术在有色冶炼工厂的应用,实现 设备、物料、能源等制造资源要素的数字化汇聚、网络化 共享和平台化协同,具备在工厂层面全要素数据可视化在 线监控、实时自主联动平衡和优化的能力,建成集全流程 自动化产线、综合集成信息管控平台、实时协同优化的智 能生产体系、精细化能效管控于一体的清洁环保、优质低 2 耗、安全高效的有色金属智能冶炼工厂,促进企业转型升 级、高质量发展,提升企业的综合竞争力和可持续发展能 力。

  • 2021-02-13
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公路工程标准施工招标文件(2018年版)

公路工程标准施工招标文件(2018年版)

  • 2022-01-28
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  • 261页
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三种分布式人工智能主流框架方案对比

在最近的几年中,人工智能随着神经网络的突破,得到了巨大的发展,特别在图像、分析、推荐等领域。在人工智能快速发展的同时,计算规模不断扩大、专家系统过于单一、神经网络模型的灵活性、应用领域的复杂行等问题,也在不断升级。在这样的环境下,分布式人工智能的发展被研究机构和大型企业提上日程。分布式人工智能,可以解决集中化人工智能的几个主要问题:? 规模化的计算问题。? 计算模型的拆分训练。? 多智能专家系统的协作。? 多智能体博弈和训练演化,解决数据集不足的问题。? 群体智能决策和智能系统决策树的组织,适应复杂的应用场景,比如工业、生物、航天等领域。? 适应物联网和小型智能设备,联合更多的计算设备和单元。

  • 2021-02-20
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多家央企晒“十四五”数字化转型路线图

当前,新一轮科技革命和产业变革加速演进,推动数字经济蓬勃发展,世界经济数字化转型是大势所趋。国有企业作为中国特色社会主义经济的“顶梁柱”,要在数字经济发展中发挥积极作用,必须加快推进数字化转型。

  • 2021-02-28
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城市大脑与超级智能建设

城市大脑是互联网大脑发育过程中与城市建设结合的产物,一方面会继承互联网大脑的特征,另一方面是互联网大脑的子集,通过互联网大脑,城市大脑之间也进行信息互动。

  • 2021-03-16
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聚类集成算法在客户细分模型中的应用

营销分析、客户分析和内部运营管理是企业大数据应用最广泛的 3 个领域。基于某市烟草零售数据,运用聚 类集成算法构建客户细分模型,实现烟草零售精准营销。本算法集成了 Clara 算法和 K -means 算法,首先采用 Clara 算法随机生成初始聚类中心,K -means 算法进行无监督学习,得到最少代价的聚类中心,然后基于零售客户 基本信息进行聚类因子建模,将类别与档位进行维度交叉,对零售客户在档位内二次细分,优化迭代分配,解决烟草 零售客户档位内部差异化大的问题。经多种聚类算法比较,本文方法的总误差和误差波动率小于其他单一的聚类 算法。将该方法用于烟草营销投放策略,经市场验证,能够提升订足率和需求满足率。

  • 2021-04-17
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数字化教学资源的特征与类型

教育资源定义:什么是教育资源?概括起来讲,各学科教材课本、 新闻媒体及耳闻目睹的一些社会现象、自然环境,学生学习的方法、态 度、能力,教师的教育教学观念、个人修养、师教手段等等,我们都可 以称为对学生实施教育的资源。 教学资源包括教学资料、支持系统、教学环境等组成部分。 通常认为, “数字化教学资源 ”属于信息资源的范畴,是从狭义理解 上的一种特殊的信息资源,是 “经过选取、组织,使之有序化的,适合 学习者发展自身的有用信息的集合

  • 2021-04-20
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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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