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AI数据服务，标注AI的未来

近年来，随着深度学习技术的不断进步，AI在加速落地。在这个过程中，作为人工智能技术的底层支撑，以数据采集与标注为主的AI数据服务行业也在进行着日新月异的变化。技术更硬核、准确率更高的专业化AI训练数据提供商开始成为行业主流。

  • 2021-04-25
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谁发明了物联网？

2005年11月17日，在突尼斯举行的信息社会世界峰会上，国际电信联盟（ITU）发布了《ITU互联网报告2005：物联网》。这份报告，算是从官方层面正式给“物联网（IoT）”授予了一个合法的身份。

  • 2021-04-25
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制药工业对密封解决方案

制药工业几乎所有领域都会用到密封解决方案，例如，体内诊断、疫苗、酶、蛋白质和经血液分离的制备产品。制药行业的法律准则对纯度要求极为严格，因此，制药行业的密封件必须具有良好的化学抗性，并能有效地防止制造流程中出现污染。制药行业密封件制造的另一个挑战是工艺的多样性，密封件材料配方需要满足许多不同的要求。科德宝集团开发了70硬度EPDM 291、85硬度EPDM 292和Fluoroprene？ XP等材料，以及多种洁净设计密封件，既能满足制药业对操作环境的要求，又能满足制药业对这类特殊应用的高纯度和洁净要求（USP第VI级）。

  • 2021-04-25
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基于ANN贡献分析及GEP算法的地铁车站土建造价预测模型_王杰

科学地选取工程特征因素及预测方法对于构建一个好的造价预测模型十分关键。在选取的14个影响地铁车站土建造价特征因素中,利用神经网络贡献分析的变量选取方法,筛选出12个主要特征因素。并针对这选定的14个全部特征因素和12个主要特征因素分别组合BP神经网络和GEP 2种预测方法构建4个不同的造价预测模型,应用18组地铁车站土建造价和特征因素的历史数据进行实例探究,通过R2,MSE,RMSE和MaxRE 4个指标的评价,结果表明:用主要特征因素为模型输入变量能显著提高模型的预测精度,且和GEP算法组合建立的造价预测模型为最优。将主要特征因素选取和预测方法选取相结合构建求解的最优模型很好地解决了已有相关研究中选取特征因素主观性多科学性不足及未考虑特征因素选取对预测方法选取的影响问题。

  • 2021-04-25
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基于SSD和时序模型的微博好友推荐算法_马汉达

社交网络用户的指数型增长，用户在网络中难以找到适合自己的好友，提出了一种基于SSD和时序模型的微博好友推荐算法。首先利用多目标检测算法SSD对搜集到的用户图片进行信息提取，再利用时序模型在时间维度上对提取到的信息做进一步处理，然后利用JS散度公式计算用户间的相似度，最后与基于用户个人信息得出的相似度进行加权式融合，得出综合的用户相似度，使用TOP-K思想进行用户推荐。在新浪微博用户数据集上的实验表明，参考因素的权重取值会影响推荐结果，文中所述的算法与只考虑用户属性或用户图片的算法相比，该方法精准度更高。

  • 2021-04-25
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基于改进稳态遗传算法的桥梁有限元模型修正_秦世强

由于测试误差和结构参数的不确定性,有限元模型修正的局部最优解和全局最优解均有可能是真实解。为了同时获取模型修正的局部最优解和全局最优解,文章提出一种改进的稳态遗传算法（ISSGA）。该算法通过一种双角度算子来判定目标函数的可行解,并通过定义可行解的伴侣解不断优化解的位置,实现目标函数局部最优和全局最优解的寻找。通过两个测试函数和一座混凝土箱梁桥模型修正案例,验证了ISSGA算法的精度、稳定性和计算效率,并明确了算法中各个参数的取值依据。结果表明:ISSGA可同时获得目标函数的局部和全局最优解；双角度算子可有效避免局部最优解的遗漏；ISSGA算法为获得模型修正合理解提供了可能。

  • 2021-04-25
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未来网络与工业互联网发展综述

随着经济社会的发展，人们对网络和服务质量的需求不断提高，传统网络架构难以满足日益增长的需求，未来网络技术受到了广泛的关注． 近年来，互联网与传统产业的深度融合促成了工业互联网的出现，也推动当今互联网逐渐由“消费型”领域扩展到“生产型”领域，给未来网络技术的发展带来了新的挑战和机遇． 从工业互联网发展现状出发，分析其对网络的新需求，阐述未来网络发展的新趋势和新技术，并对未来网络试验设施及其对工业互联网的支持进行介绍．

  • 2021-04-25
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高管IT背景与企业创新_来自烙印理论的解释

随着数字经济的迅猛发展，IT背景高管已成为经理人市场中的紧缺型人才。以烙印理论为基础，利用2007 ~ 2017年我国沪深A股上市公司的经验数据，考察高管IT背景对企业创新的影响，结果发现：高管IT背景对企业创新具有显著的正向影响，这种正向影响在国有企业与民营企业中不存在显著差异。进一步研究发现，高管IT背景对企业创新的正向影响在信息技术投入较少、管理者风险偏好较低的企业中更显著，在信息不对称程度较低的企业与信息不对称程度较高的企业中不存在显著差 异，说明高管IT背景可以通过提高信息技术投资和管理者风险偏好促进企业创新，但不能通过缓解信息不对称促进企业创新。研究结论在理论上拓展了企业创新的影响因素研究，在实践上为政府推动创新经济发展、企业提高核心竞争力、高管培育竞争性特质提供了重要的启示。

  • 2021-04-25
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