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数据中心机房布线方案

随着数据中心高密度刀片式服务器及存储设备数量的增多,数据中心面临着网络性能、散热、空间、能耗等- -系列严峻的挑战。根据全球最大的独立技术研究公司Gartner Research 发布的研究资料显示,由于缺乏灵活、高性能的综合布线规划,在2002年之前建立的数据中心中,半数需要在2008 年前升级或者淘汰。

  • 2021-04-20
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海洋物联网技术现状与展望

海洋物联网是当前各海洋领域的研究热点之一:本文论述了海洋物联网的基本概念,介绍了国外海洋信息获取、通信传输和处理分析的技术趋势,以及我国的发展现状和不足。从海洋信息感知智能技术、海洋信息传输网络关键技术、基于人工智能的海洋大数据挖掘服务技术3个方面描述了当前需要重点解决的技术难题。

  • 2021-04-20
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物联网PPT

顾名思义,物联网就是“物物相联的互联网” 。 因此物联网就是通过各种信息传感设备,按照约定的协议,把任何物品与互联网连接起来。进行信息的交换和通信

  • 2021-04-20
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快速理解低功耗广域网TurMassTM与LoRa的五大技术指标对比

物联网的本质是物体状态信息的感知、传输、应用和控制。信息具有价值,获取需要成本,信息获取成本的降低和价值的上升是物联网发展的核心驱动力。物联网应用领域的不断发展使得对于低带宽低功耗的远距离传输应用需求不断增长,此类应用场景占到物联网连接总量的60%。为了解决目前技术存在终端功耗高、无法适应海量设备连接、广域覆盖能力不足和成本较高等问题,低功耗广域网络(Low Power Wide Area Network, LPWAN)技术成为了物联网发展浪潮中新的创新焦点。

  • 2021-04-20
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正态云模型果蝇优化算法及其应用_邢海霞

提出了一种基于正态云模型的果蝇优化算法(NCMFOA).该算法通过直接将果蝇位置赋值给气味浓度判定值和引入正态云模型来刻画果蝇嗅觉搜索行为的随机性与模糊性,从而解决了果蝇优化算法(FOA)不能搜索负值空间的缺陷,并有效克服了FOA算法在解决复杂优化问题时容易陷入局部极值的不足.通过正态云模型熵值的动态调整,使得NCMFOA算法在进化的前期阶段具有较强的随机性与模糊性,以提高算法的全局探索能力;随着迭代次数的增加,算法搜索行为的随机性与模糊性逐渐减弱,使得其局部开发能力逐渐增强,算法收敛精度得到提高.此外,通过引入视觉实时更新方案,进一步加速了算法的收敛速度.用经典的基准测试函数验证了NCMFOA算法的可行性与有效性,结果表明该算法具有收敛速度快、收敛精度高以及鲁棒性好等优点,对于高维复杂优化问题,该算法同样获得了良好的优化效果.将NCMFOA算法用于解决混沌系统的参数估计问题,进一步验证了该算法具有较强的解决实际工程优化问题的能力.

  • 2021-04-20
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属性值为区间数的决策对象相对可能度关系模型及其应用_黄智力

对于属性权重未知的区间数型不确定多属性决策问题,首先在界定区间数相对可能度的基础上给出了区间数比较相对可能度关系理论,并得到一些相关性质;其次借鉴离差最大化模型算法建立基于比较相对可能度关系确定属性权重的区间数型决策对象相对可能度关系模型(IN-DMORPRM),然后通过集结与融合供选决策对象间两两优势比较测定出的相对可能度关系矩阵信息,得到各决策对象比较的总体相对可能度值并对供选对象集实施优劣选择和判定,以此给出一种新的区间数多属性决策对象的相对可能度关系模型算法.最后利用算例验证了所给模型算法的有效性和实用性.

  • 2021-04-20
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基于改进海鸥算法的磁流变减振器模型辨识_史文库

本文提出了一种磁流变减振器Bouc-Wen滞回模型参数的识别方法。基于新型元启发优化算法-海鸥算法,对描述磁流变减振器非线性力学特性的模型参数进行拟合识别,通过引入基于透镜折射成像的反向学习模型,改善了海鸥算法陷入局部最优的问题。该参数辨识方法计算结果准确,计算过程简单,计算结果鲁棒性强。通过对多工况下磁流变减振器力学特性试验数据进行拟合计算,建立模型参数与控制电流之间的关系,进而建立包含控制电流的磁流变减振器多工况通用模型,为磁流变减振器半主动悬架提供准确的控制模型。

  • 2021-04-19
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利用面片法向量保留模型特征的3D打印自适应分层算法_朱敏

针对传统算法计算复杂、不能有效保留模型特征的问题,提出一种以STL文件中三角面片法向量为计算基础、可以减小台阶效应并且识别和保留模型特征的自适应分层算法。计算面片法向量在分层方向上的分量,识别出分量较大处即为模型表面倾斜角度较小的地方,在该地方采用较小的分层厚度以减小台阶效应。给出一种识别模型特征的方法,利用面片法向量计算模型面片之间的二面角大小和顶点的复杂程度指标,识别出模型表面的锐边和复杂点特征。在特征附近采用较小的分层厚度以保留模型特征,其余地方采用较大的分层厚度以减少打印时间。检测遗漏的三角面片并对分层厚度进行修正,以防止模型特征丢失。实验结果表明,对于实验所采用的哑铃模型,所提算法能识别出传统算法识别不出的非局部最高或最低特征点;对于龙猫模型和椎体模型,该算法可以识别出所有模型特征,并且可以根据模型特征的复杂程度调节分层厚度,在保证尖端高度分别为0.400 mm和0.355 mm的前提下,分层数较传统识别模型特征的自适应分层算法分别降低了2.5%和1.2%。

  • 2021-04-19
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