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基于最邻近模型的知识库多层次标签分类算法_黄秀彬

传统的知识库多层次标签分类算法分类精度低,为了解决这一问题,基于最临近模型的知识库研究一种新的多层次标签分类算法。该算法对知识库多层次标签进行特征提取,将提取的对象标签特征进行特征降维,以此获得简化知识库多层次的特征空间,通过最临近模型计算简化知识库空间中对象特征之间的距离,通过计算结果完成多层次标签分类,实现基于最临近模型的知识库多层次标签分类算法研究。实验结果表明,基于最邻近模型的知识库多层次标签分类算法能够在短时间内实现精准分类。

  • 2021-04-22
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一种新型PD雷达目标跟踪检测模型与算法_王楠

针对脉冲多普勒(PD)雷达在跟踪低信噪比目标时,检测概率的降低会导致数据更新率降低,从而难以保证目标跟踪的稳定性的问题,文中提出了一种新的目标跟踪检测模型与算法来提高跟踪目标的测量更新概率。该方法通过利用目标跟踪过程中滤波预测信息提供的检测先验信息,设置一种最佳门限进行目标信号的检测,其中先验信息主要是目标在各个检测单元的预测存在概率。仿真结果表明,该方法有效提高了跟踪过程中雷达对低信噪比目标的检测概率,并且对跟踪精度有一定的改善。

  • 2021-04-22
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人工智能+智慧城市

人工智能能力正在成为智慧城市发展的新引擎。巨大的数据量、种类繁多的数据、价值极高的数据是智慧城市的数据特征,也为人工智能提供了丰富的数据资源。 智慧城市的建设,先后经历的了信息化、数据化的阶段,目前正向人工智能方向驱动演变。结合顶层设计、解决方案、具体项目等,人工智能将在城市中不断落地,推动相关人才、技术及资金等方面的聚集。人工智能在智慧城市中落地需要明确的应用路径。

  • 2021-03-28
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艾瑞咨询2020年Q3中国移动互联网流量季度分析报告

1、互联网和相关服务业业务保持回升态势,迎来IPO上市潮,互联网企业占1/5; 2、用户注意力的争夺更加激烈,以内容驱动尤其是娱乐化内容驱动的内容消费对于用户注意力拥有更为直接的聚合力; 3、细分赛道机遇依旧值得挖掘,既有强者愈强,也有稳中求进、有待提升; 4、5G技术赋能,智能设备生态体系是又一有力增长点。

  • 2021-04-06
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如何更深刻的理解 “Gartner2020年数据与分析技术十大趋势”的内涵?

Gartner 2020年发布了“”数据与分析领域的十大技术趋势”,2020年过去了,这些趋势判断到底靠谱吗? 笔者没有足够的数据,没法做出权威的判断,但考虑到身处数字化水平比较高的通信行业,接触的数据技术还是比较多的,如果这些趋势靠谱,那或多或少会对我的工作产生影响,这里就来谈谈我对这些趋势的具体看法。

  • 2021-02-26
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人工智能致损对传统《侵权责任法》的挑战及立法回应

人工智能不具备民事主体的要素,人工智能仍属于产品的范畴,应改进产品责任制度调整人工智能侵权责任。鉴于人工智能设计行为的复杂性与独立性,未来立法要将设计者增加为人工智能产品责任的责任主体承担无过错责任。人工智能产品设计缺陷难以证成,要对设计缺陷实行举证责任倒置,同时为防止人工智能“故意”危害人类,其产品缺陷标准应加入伦理道德规范。

  • 2021-04-25
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基于节点_链路评估模型的移动物联网数据传输稳定算法_唐静

为解决移动物联网数据传输过程中存在的数据传输质量不高、网络传输带宽较低等不足,提出了基于节点-链路评估模型的移动物联网数据传输稳定算法。考虑节点移动特性,设计了一种新的基于节点-链路评估模型,实现数据传输过程的多维度评估。随后,根据节点-链路评估模型,提出了数据传输依序度、中继链路控制度、传输能量可控度3个指标;并通过匹配节点的传输功率,设计了基于数据传输依序度的移动物联网链路稳定方法,采用泊松分布模型来构建基于中继链路控制度的节点稳定方法,并通过预估节点受限性能,提出了基于传输能量可控度的节点失效态传输节能方案,分别从节点、链路、能量3个层次优化了移动物联网数据传输性能,有效提高较网络传输的稳定性。仿真实验表明,与基于似然估计补偿机制的移动无线传感网数据控制同步传输算法和基于预发射-精度提升机制的LTE-5G数据传输算法相比,所提算法具有更低的网络拥塞水平和节点受限概率,以及更高的网络传输带宽。

  • 2021-04-21
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2021年中国工业互联网平台发展形势展望

2020年,工业互联网创新发展取得显著成效,平台体系建设不断走深走实,“平台+技术”“平台+行业”“平台+区域”“平台+双链”“平台+生态”体系化推进,平台已经成为加速制造业旧动能改造和新动能培育的重要载体,特别在疫情期间为企业抗疫复产、降本增效、转型发展发挥了巨大作用。展望2021年,平台发展将步入新阶段,为制造业高质量发展提供有力支撑。

  • 2021-03-22
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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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