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基于AE_LSTM网络模型的机场周界入侵报警及分类算法_许奕杰

机场周界入侵报警系统是机场飞行区的第一道防线。针对传统的机场周界入侵报警系统存在的恶劣气象条件下误报率高、不能区分入侵类别等问题,提出了一种自编码长短时记忆(AE-LSTM)网络模型;提取输入信号的隐含编码特征,构建融合时序信息的特征向量矩阵,降低网络模型的复杂度。网络模型的性能评价结果表明,该模型的误报率低,振动状态分类准确率高,且复杂度低,有很好的实际应用前景。

  • 2021-04-25
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基数效应决定反弹力度、结构调整指明分化趋势——2021年1季度形势分析与展望

由于2020年1季度疫情对经济巨大冲击形成的基数效应,2021年1季度将延续去年3季度以来的强劲反弹态势。预计今年1季度实际GDP增速不会低于12%,名义GDP增速不会低于15%。在2021年全年,各项经济指标会呈现前高后低的格局,宏观经济政策、尤其是货币政策则会前(偏)稳后(偏)松。需要注意的是,反弹没有改变长期结构调整确定的产业分化和区域分化的趋势,产业结构将延续后工业化时代服务业发展超越制造业的特征,在区域发展方面,南北分化正在超过以往的东西分化。就此而言,需要高度重视未来业务经营的产业布局和区域布局。

  • 2021-04-25
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5G智慧消防建设总体方案

5G智慧消防借鉴互联网平台生态建设的理念,充分利用新一代信息技术,通过一站式解决消防安全各相关方的迫切需求,解决城市消防安全面临的重大问题,引领消防服务产业的转型升级,发展城市消防安全管理新模式。5G智慧消防建设顺应智慧城市的建设潮流,是智慧城市和消防信息化建设的重要内容。作为一个新生事物,必然有其发展内涵和要求。

  • 2021-04-25
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智慧电力需先实现智能化

当前,日渐兴起的第四次工业革命将信息技术与工业深度融合,正在引发影响深远的产业变革,形成新的生产方式。基于信息物理系统的智能装备、智能工厂等智能制造正在引领制造方式的变革。国务院2015年印发的《中国制造2025》指出,要把结构调整作为建设制造强国的关键环节,大力发展先进制造业,改造提升传统产业。2016年,国家发展改革委、国家能源局、工业和信息化部联合印发《推进“互联网+”智慧能源发展的指导意见》和《中国制造2025-能源装备实施方案》,2018年,工业和信息化部、国家能源局等六部门印发《智能光伏产业发展行动计划(2018~2020年)》,推动能源产业向智能化、智慧化新形态发展。

  • 2021-04-25
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49家互联网医疗项目产品优势对比

“互联网诊疗项目纳入医保”,无疑,鼓舞了在行业内潜心多年的互联网医疗企业。那么,国内数千家致力于互联网医疗健康的企业中,有哪些企业将受益于政策的推动?那些可能受益的企业项目又有何特别之处?

  • 2021-04-25
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RFID射频识别技术在物联网中的应用研究综述

射频识别(RFID)是 Radio Frequency Identification 的缩写。 其原理为阅读器与标签之间进行非接触式的数据通信,达到识别目标的目的。RFID 的应用非常广泛,典型应用有动物晶片、汽车晶片防盗器、门禁管制、停车场管制、生产线自动化、物料管理 无线射频识别即射频识别技术(Radio Frequency Identification,RFID),是自动识别技术的一种,通过无线射频方式进行非接触双向数据通信,利用无线射频方式对记录媒体(电子标签或射频卡)进行读写,从而达到识别目标和数据交换的目的,其被认为是21世纪最具发展潜力的信息技术之一。 [2] 无线射频识别技术通过无线电波不接触快速信息交换和存储技术,通过无线通信结合数据访问技术,然后连接数据库系统,加以实现非接触式的双向通信,从而达到了识别的目的,用于数据交换,串联起一个极其复杂的系统。在识别系统中,通过电磁波实现电子标签的读写与通信。根据通信距离,可分为近场和远场,为此读/写设备和电子标签之间的数据交换方式也对应地被分为负载调制和反向散射调制。 [2]

  • 2021-04-24
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人工智能的“虚假式繁荣”

技术是一个升级创新的过程,而不是通过“包装”渲染的“虚假”式繁荣。而回顾每一次的技术浪潮,从最初的Web时代,到移动、云计算时代,然后是现在的人工智能、区块链、物联网浪潮,也并不是每一步都走得正确,也是经过了反复的迭代和推陈出新。

  • 2021-04-24
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物联网Wi-Fi配网方式,你知道几种?

什么是配网?有哪些配网方式?物联网配网技术为何鱼龙混杂,互不相通?本文将从原理、流程详细介绍一键配网、设备热点配网、手机热点配网、蓝牙配网、路由器配网和零配等6种配网方式,总结对比各配网方式的特点,并分享对配网技术未来发展方向的看法。

  • 2021-04-24
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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