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智能工厂规划和设计

中国制造业转型升级的持续深化;政府工作报告“一带一路”、“走出去”战略以及“中国XX发布互联网+白皮书”政策推动了九大制造行业走向精细化、智能化、绿色化生产的道路。 中国XX云服务、IDC服务、专用搭建、4G业务、大数据、物联网、移动应用等产品崛起帮助了以MES为核心的互联网工厂发展思路。

  • 2021-09-13
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基于烟花算法的基站群协作计算卸载模型研究_许斌

车联网、AR、AI等计算密集、时延敏感型应用迅速发展,而移动设备因自身计算能力相对不足,执行此类应用任务时会因高时延而严重影响用户体验甚至无法满足用户需求。针对此问题,提出综合考虑时延与成本的多用户、多MEC(Mobile Edge Computing)服务器的基站群协作计算卸载模型。并提出基于凸优化的改进烟花算法(Improved Fireworks Algorithm based on Convex Optimization, CVX-FWA)来对模型进行求解,对用户任务进行合理的卸载与资源分配。仿真结果表明,提出的计算卸载方案有效降低了任务总时延成本值,实现计算卸载资源的整体优化配置。

  • 2021-04-20
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基于改进果蝇算法优化BP神经网络的接地网腐蚀速率预测模型_程宏伟

为进一步提高接地网腐蚀速率的预测精度,解决传统模型易陷入局部最优且随机初始化模型参数影响预测准确性和稳定性的问题。文中首先将混沌映射、动态搜索半径策略和优化气味浓度判定公式引入果蝇优化算法得到改进后的果蝇优化算法;然后利用UFOA优化BP神经网络的初始权值和阈值,建立基于UFOA优化的BP神经网络接地网腐蚀速率预测模型;最后以重庆24座变电站的接地网数据进行实验验证。结果表明相对FOA优化的BP神经网络模型、BP神经网络模型、人工蜂群算法优化的支持向量机模型和广义回归神经网络模型,文中提出的UFOA-BP模型在预测精度和模型稳定性方面均优于其他四种模型,验证了该模型的有效性和可行性,为运维人员提前发现接地网安全隐患并安排检修进而保障电网安全稳定运行提供帮助。

  • 2021-04-22
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多模型融合推荐算法——从原理到实践

互联网时代也是信息爆炸的时代,内容太多,而用户的时间太少,如何选择成了难题。电商平台里的商品、媒体网站里的新闻、小说网站里的作品、招聘网站里的职位……当数量超过用户可以遍历的上限时,用户就无所适从了。 对海量信息进行筛选、过滤,将用户最关注最感兴趣的信息展现在用户面前,能大大增加这些内容的转化率,对各类应用系统都有非常巨大的价值

  • 2021-04-17
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机器学习模型算法“知多少”?

众所周知,机器学习模型通常包括分类模型、回归模型、聚类模型、预测模型、关联挖掘模型等。它们分别用于解决不同的问题以及应用于不同的营销场景。今天,让我们就ML中最常见的分类模型进行一番剖析。 我们经常会听到数据分析初学者们提这样一个问题——究竟分类和回归的区别是什么?

  • 2021-04-18
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新能源行业充电桩行业深度报告新基建春风已来充电桩景气向上

充电桩纳入新基建,硬件行业有望复苏。截至 2019 年,公用充电桩共 51.6万个,年度新增 21.6 万个;个人桩 70.27 万个,年度新增 22.57 万个。随着充电桩被列入新基建项目,政策层面国家明确表示将研究优化充电设施建设的奖补政策,进一步调动地方积极性,加快建设进程,尽快改变车多桩少的局面;另一方面各地也在疫情前后出台了地方补贴政策,上海、成都等地的运营补贴力度明显加大。国网南网均制定了较为宏大的建设目标,我们预计 2020年新增量有望在 2019 年 44 万个基础上翻倍达到 90 万个(公共+私人电桩)。

  • 2021-03-17
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大数据发展四面观:市场、政策、实践与挑战

2020年后我国从战略、立法、实践等多方面进入数据要素驱动产业经济转型的新阶段,如何在已有发展基础上加速释放数据要素价值、为城市经济社会发展带来新动能成为各级政府面临的重要命题。本文在剖析大数据产业链构成关系的基础上,梳理分析了2015-2019、2020至今这两个重要阶段大数据相关政策脉络及典型地方实践,并对大数据发展面临的新挑战进行了初步思考。

  • 2021-04-20
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6G全新策略路径白皮书

11月3日,科技部会同国家发展改革委、教育部、工业和信息化部、中科院、自然科学基金委在北京组织召开6G技术研发工作启动会。   会议宣布成立国家6G技术研发推进工作组和总体专家组,其中,推进工作 组由相关政府 部门组成,职责是推动6G技术研发工作实施。

  • 2021-03-25
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竞争对手分析

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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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可信数据空间建设方案

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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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