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岩石力学室内试验ISRM建议方法的标准化和数字化

通过系统分析岩石力学室内试验ISRM建议方法体系基本特征和试验数据信息的结构层次,提出标准化的 基本思路和模式,建立标准的方法体系、统一的试验数据结构和发布模式;并应用网络语言技术设计数字化的试 验数据结构文档、数据存储文档以及数据显示文档。通过试验数据格式转化平台的开发和Excel的二次开发分别 实现初始试验数据文档的数字化存储和试验数据的双向传输。标准化与数字化的试验数据可脱离平台进行网络发 布与传输,从而构建国际岩体力学试验数据共享平台。该平台为不同数据库之间的数据整合与共享以及虚拟实验 室的实现奠定了基础。该标准化和数字化方法在BPI试验的ISRM建议方法中的成功应用,显示其科学性和可用性。

  • 2021-06-27
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智慧城市渐进式扩容政策的环境效应研究

智慧城市渐进式扩容政策的环境效应研究

  • 2021-06-27
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灾害响应2.0_大数据时代的灾害治理——基于“阳江经验”的个案研究

灾害响应2.0_大数据时代的灾害治理——基于“阳江经验”的个案研究

  • 2021-06-26
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基于阿里云与数加平台的全渠道电商中台搭建

业务中台是企业实现各业务板块之间链接和协同,持续提升业务创新效率,确保关键业务链路的稳定高效和经济性兼顾的思想体系,包含了技术和组织两大部分,通过“方法+工具+业务理解”加以实现

  • 2021-06-25
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PMDA_一种物理模型驱动的物联网软件体系结构

实现众多物理应用之间的互联是建立物联网的基本方法.然而,如何设计一种有效的架构指导 物理应用的水平化互联是目前物联网研究领域尚未解决的问题之一.针对该架构设计问题,提出了一种 支持物理应用水平化互联的物理模型驱动的物联网软件体系结构(PMDA).PMDA由3个模型组成, 分别是物理模型、感执模型和应用模型.模型之间以及模型内的组件之间通过连接器进行连接与交互, 模型或组件在交互时需要满足一定的约束条件.通过体系结构描述语言Wright对PMDA中的3个模 型的组成以及模型之间的交互进行了形式化描述.通过一种形式化验证工具PAT验证了用Wright描 述的PMDA可以保证水平化互联起来的物理应用的有效性,即不存在死锁、发散和中止这3个影响物 理应用有效互联的性质.基于PAT的验证结果,通过数学归纳法证明了根据PMDA开发的物联网应用 系统在交互时不存在死锁、发散和中止的情形.

  • 2021-06-25
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基于深度强化学习的应急物联网切片资源预留算法

针对应急物联网(EIoT)超低时延服务需求,设计了面向超低时延传输应急物联网的多切片网络架构, 提出 EIoT 切片资源预留和多异构切片资源共享与隔离的方法框架。所提框架采用深度强化学习方法实现实时异 构切片间资源需求的自动预测与分配,切片内用户资源分配建模为基于形状的二维背包问题并采用启发式算法数 值求解,从而实现切片内资源定制化。仿真结果表明,基于资源预留的方法能够使 EIoT 切片显式保留资源,提 供了更好的安全隔离级别;深度强化学习能够保证资源预留的准确和实时更新,有效兼顾资源利用率和切片差异 化服务质量要求。与 4 个已有算法对比表明,Dueling DQN 具有更好的性能优势。

  • 2021-06-25
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智能家居安全身份劫持.挽秋

1 、 概要 2、智能家居身份和劫持危害 3、账号同步 4、设备交互 5、通过应用实现身份劫持 6、智能家居身份劫持漏洞总结

  • 2021-06-25
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地理大数据挖掘的本质_

针对地理大数据的内在本质以及地理大数据挖掘对于地理学研究的意义,本文解释了地理大数据的含义,并在大数据“5V”特征的基础上提出了粒度、广度、密度、偏度和精度等“5度”的特征,揭示了地理大数据的本质特点。在此基础上,从地理大数据的表达方式、地理大数据挖掘的目标、地理模式的叠加与尺度性、地理大数据挖掘与地理学的关系等4个方面阐述了地理大数据挖掘的本质与作用,并从挖掘目标的角度对地理大数据挖掘方法进行分类。未来地理大数据挖掘的研究将面临地理大数据的聚合、挖掘结果的有效性评价以及发现有价值的知识而非常识等几方面的挑战。

  • 2021-06-25
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2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟 作者:Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题:面向技术专业人员的数据分析和人工智能;数据和分析解决方案的架构、实施及扩展; 生成式 AI 资源中心 2026 年,企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务 价值。为实现这一目标,数据和分析技术专业人员需充分利用所有可 用数据,设计模块化、灵活的架构,并建立稳健的治理机制以确保可 信度。

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