一维气液两相漂移模型全隐式AUSMV算法研究_徐朝阳

气液两相漂移模型显式AUSMV（advection upstream splitting method combined with flux vector splitting method）算法的时间步长受限于CFL（Courant-Friedrichs-Lewy）条件,为了提高计算效率,建立了一种全隐式AUSMV算法求解气液两相漂移模型.采用AUSM格式结合FVS（flux vector splitting）格式构造连续方程和运动方程的对流项数值通量,AUSM格式构造压力项数值通量.离散控制方程是非线性方程组,采用六阶Newton（牛顿）法结合数值Jacobi矩阵求解.计算经典算例Zuber-Findlay激波管问题和复杂漂移关系变质量流动问题,结果分析表明:全隐式AUSMV算法,色散效应小,无数值震荡,计算精度高.在压力波波速高的条件下,可以显著提高计算效率,耗散效应小.

2021-05-06
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基于战场态势模型的单实体事件识别算法_周慧微

基于作战实体的形式化定义,构建高度抽象化的战场态势描述模型。基于此模型定义了作战活动和战场事件模式,并提出了以作战实体特征变化向量作为战场事件识别特征的事件识别方法。针对瞬时发生的战场时刻事件识别问题,设计了基于特征属性变化量的事件识别算子,分别对作战实体在各维特征属性上的变化量进行识别,并对各特征属性的事件识别算子识别结果进行加权处理,从而确定待识别事件与作战实体在特征属性上的变化量间的隶属度。此外,研究时刻单实体事件识别算法,并采用算例验证了算法的可行性。

2021-04-21
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数学模型与算法

数据的统计描述和分析定义：研究的对象是受随机因素影响的数据的科学内容：统计描述、参数估计、假设检验实例：是否有显著区别，是否提高方差分析定义：用数理统计分析试验结果、鉴别各因素对结果影响程度的方法称为方差分析类别：单因素方差分析（均衡数据，非均衡数据，多重比较），双因素方差分析（单独影响和交互影响），正交试验

2021-04-20
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有色金属行业智能加工工厂建设指南（试行）

结合我国有色金属加工行业产品品种多、订单批量小、生产工艺路线长（路径多）、产品精度要求高、生产运行速度快、物流调度频繁等特点，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加工工厂的应用，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，建成集柔性化组织生产、产品质量全生命周期管控、供应链协同优化运营等于一体的质量稳定、协同高效、响应快捷的有色金属智能加工工厂，促进企业 2 转型升级、高质量发展，全面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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5g演进-通往6g之路

3GPP"在Release 15中定义了第五代（5G）蜂窝技术以符合ITU IMT-2020*的性能要求.并为多种应用场景提供相关联的服务.例如增强型移动宽帶（eMBB）.超可靠低延迟通信（URLLC）和大规模机器类型通信（mMTC）. 5G性能要求包括20 Gbps峰值数据速率，1 ms无线网络延迟。 10 Mbps/m2的区域吞吐量和每平方公里100万部（低速率） loT 设备连接。5G的关键组成部分包括:新空口（NR）.新的无线以及核心网架构.虚抵化和自动化技术以及新型设备（1].这些组成部分使5G能够提供针对性的5G服务。

2021-04-13
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智慧社区AI物联网平台建设方案

智慧社区就是一种新的社区运营形态，核心是利用前沿科技为社区居民提供一个安全、便利的生活环境，智慧社区涵括范围不断得到延伸，覆盖智能建筑、智能家居、视频监控、健康医疗、物业管理、数字生活、能耗管理等诸多领域，融合构建社区的人文、生活、经济环境，形成基于海量信息和智能处理的新型社区管理模式，以及面向未来的全新社区形态。

2021-03-17
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基于云平台的飞行试验数据中心架构设计

飞行试验数据是航天发射和科研试验任务产生的重要信息资源，是航天事业长期发展的基础和动力源泉。近年来，航天任务日益频繁，测控发射和跟踪测量设备在部署数量、种类以及数据采集范围、类型、速率和数据处理能力上都不断提升，使得试验数据规模大幅增长。传统的“烟囱式”独立分散、缺乏容灾备份手段的数据存储与管理方式已不能适应当前任务发展要求，再加上缺乏高效的数据综合利用平台，使历史试验数据的潜在价值难以充分挖掘利用。为此，提出建设一种基于云平台的飞行试验数据中心(简称“数据中心”)，以解决海量试验数据在长期存储管理和应用服务方面面临的现实问题。

2021-02-14
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人工智能无人值守停车场管理系统AI技术方案

AI人工智能无人值守停车场管理系统，LCD屏的高速车牌识别道闸一体机，既可扫码付，0.6秒高速道闸，快速通行。AI人工智能基于GPU，速度比现在的CPU快几百上千倍，通过对停车场海量的车辆进出图片做深度学习，就可以实现对车牌、车型、车标、车脸、车窗等特征的精准识别，对有牌车、无牌车的识别准确率无限接近100%，避免人工干预；车主通过扫码付等移动支付方便的完成自助缴费，从而实现停车场的无人值守。

2021-02-13
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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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

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结构调整，经济增速阶段性下降

2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。