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基于机动判别的变结构交互多模型跟踪算法_潘媚媚

临近空间高超声速机动目标具有高速、高机动的运动特性,协同转弯模型是跟踪临近空间目标的常用模型之一。基于协同转弯模型的自适应网格交互多模型(adaptive grid interaction multiple model,AGIMM)算法能够较好地适应临近空间高超声速目标运动特性,但AGIMM算法存在着依赖中心网格模型,非机动时刻模型集收敛缓慢的问题,基于此提出了一种基于机动判别的变结构交互多模型算法。所提算法根据目标机动特性调整跟踪模型集的结构及模型概率转移矩阵,加快了非机动时刻模型集的收敛速度,克服了AGIMM算法存在的问题。通过蒙特卡罗仿真验证,改进的算法相对于AGIMM算法提高了对临近空间高超声速目标的跟踪性能。

  • 2021-05-07
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系统可信标准解读与实践

可信:如果针对某个特定的?的,实体的?为与预期的?为相符,则称针对这个?的,该实体是可信的。 计算机系统的?户可以确定与他们进?通信的对象身份 ?户确保信息能被正确传输 ?户相信系统能保证信息的保密性

  • 2021-04-25
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重点场所疫情联防联控平台解决方案

针对目前新型冠状病毒传播能力强、潜伏周期长、易感人群广、应对时间紧迫等特点,充分利用人工智能、增强现实、云计算大数据等先进技术,依托红外监测设备和电子围栏设备的优势资源,遵循简化前端、多维感知、云端协同、智能预警、联网联控五大原则,打造重点场所疫情联防联控平台,提高病毒智能化预防水平,实现分建共享联网联控,全面提升各级政府主动防控能力。

  • 2021-02-16
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业务中台解决方案

业界常说的中台,包括业务中台,数据中台、用户中台、搜索中台、推荐中台、技术中台、组织中台等,根据这个定义,容易知道:所有中台都是业务中台,没有别的类型的中台。数据中台、搜索中台、内容中台、零售中台等等,都是特定形式的业务中台,也还是业务中台。技术/算法/移动/研发中台当前基本不存在。

  • 2021-03-30
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聚焦五大场景, 腾讯安全推出“可信城市”区块链解决方案

随着区块链被正式纳入“新基建”范畴,作为数字经济时代新型基础设施的区块链,正在迎来新机遇。腾讯率先提出了产业区块链的构想与思考,致力于发展区块链技术自主创新,助力区块链与产业互联网发展的加速融合。 新基建下的区块链技术,如何在各行业场景中实现落地?如何融合其他数字技术,驱动产业互联网发展?戳下图,了解腾讯安全领御TUSI区块链发力产业区块链的最佳实践——“可信城市”解决方案。

  • 2021-03-19
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感知型汽车空气动力学标准模型

中国汽研风洞中心和清华大学徐胜金老师团队联合研发的感知型CAERI Aero Model,不仅可以满足传统汽车标准模型支撑汽车外气动造型设计优化以及开展风洞试验对标、校准等功能,而且配备了多种传感器,可实现环境物理量参数实时测量以及模型、测量系统间的信息交互,并且配备了阶背、快背、方背以及皮卡四种尾部造型,创新了汽车空气动力学标准模型的概念。本文将介绍CAERI Aero Model的基本构造和功能。

  • 2021-03-18
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智能制造发展动向分析

近日,在OICT学院公益讲堂上,中国工程院战略咨询中心制造业研究室特聘专家、中国智能制造标准化专家副组长董景辰教授作“智能制造发展动向”演讲。 董景辰认为,我国智能制造发展进入新阶段,已经渡过了培育试点示范企业为主的数字化制造培育期,进入在全国普遍推广的成长期,智能制造向网络化制造的“升级版”发展。报告PPT来自OICT学院,版权归原作者所有,仅供学习交流。

  • 2021-03-11
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人工智能的7大应用模式

从自动驾驶汽车、预测分析应用程序、人脸识别,到聊天机器人、虚拟助手、认知自动化和欺诈检测,人工智能的用例很多。然而,不管 AI 的应用如何,所有这些应用都是有共性的。他们基本上属于七个常见模式中的一个或多个。这七个模式是:超个性化、自主系统、预测分析和决策支持、会话/人机交互、模式和异常、识别系统和目标驱动系统。

  • 2021-02-20
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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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智慧商业综合体概念方案

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全球热泵行业数据发展报告(简介版)

数据来源链:空气源热泵主机厂家、上下游产业链企业、市场经销商、第三方相关机构,所涉及到的金额均为2023年自然年收入, 均为不含税销售收入。

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人工智能行业-2026年人工智能趋势研究

感觉ChatGPT横空出世仿佛是上辈子的事情,但自从生成 式人工智能(AI)革命全面展开,也仅仅过去了三年。从 那时起,无数新平台和用例如雨后春笋般涌现,品牌和用 户对生成式AI的理解也在稳步演变。

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人工智能在玩具箱中:父母如何看待针对儿童的AI玩具

智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品,被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能 力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪,父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及 模拟社交或情感反应的挑战(赫斯和梅辛格,2025;拉德斯基,2025;苏金德,2025)。与此同时,该领域的早期安全 检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出,部分智能玩具收集儿童敏感数据,比如儿童的声音和对话, 在测试中,这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容(穆雷等人,2025)。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题 ,也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。

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