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物联网称重管理系统

“计重之星-防作弊智能网络称重管理系统”结合了新-代电子衡器技术、计算机技术、网络通讯技术、数据库技术、多媒体视频技术、I C卡射频卡识别技术、LED光电技术、语音合成技术、条码技术、车牌识别技术、红外检测技术及单片机与PLC自动化控制技术而推出的一款功能强大的称重管理软件。

  • 2021-04-22
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服务器的硬件

服务器作为网络中的重要设备,需要接受少至几十人、多至成千上万人的访问,因此对服务器具有大数据量的快速吞吐、超强的稳定性、长时间运行等方面的要求。而服务器CPU则是服务器的大脑是衡量服务器性能的首要指标。

  • 2021-04-22
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基于谐波补偿的单相PWM整流器虚拟磁链模型预测算法_熊成林

为了降低PWM整流器的硬件成本、提高系统可靠性,取消交流侧电压传感器是发展方向之一。无网压传感器的PWM整流器大多采用虚拟磁链观测网侧电压,其观测的准确性是实现PWM整流器高性能控制的关键。针对基于一阶低通滤波器的传统磁链观测器会产生相位偏移问题,提出了基于二阶低通滤波器的改进磁链观测方法,可以有效地消除磁链观测中的积分初始值和相位偏移问题,提高了磁链观测器的精度。其次,为了解决单相PWM整流器模型预测控制无法抑制网侧电流中的低次谐波问题,提出了一种多重谐波补偿的模型预测控制策略,降低了网侧电流中的低次谐波含量。实验结果表明,所提算法不仅能够有效地解决传统磁链观测器相位偏移的问题,而且能有效地抑制网侧电流的低次谐波,改善PWM整流器的电流质量。

  • 2021-04-21
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多输入单输出时变输出误差模型学习辨识算法_祝徐轩

本文考虑了多输入单输出(MISO)时变输出误差系统参数的估计问题。对于多输入单输出时变输出误差系统,识别的难点在于待辨识的模型参量是随着时间而变化的,尤其突变的参数更难辨识。针对这一问题,本文将辅助模型的思想应用到学习算法中,给出了基于辅助模型的迭代学习随机梯度算法和基于辅助模型的迭代学习最小二乘算法的推导过程。最后,提供了说明性的仿真实例来分析所提出的算法,仿真结果表明基于辅助模型的迭代学习最小二乘算法可以快速跟踪突变的参数,获得精准的参数估计,验证了该算法的有效性。

  • 2021-04-21
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大数据可视化BI工具,通幽洞微

大数据可视化BI工具,通幽洞微 大数据时代商业智能(BI)和数据可视化诉求更为强烈,淘宝大屏更是风靡全球!数据可视化是大数据『最后一公里』,BI唤醒沉睡的数据。

  • 2021-04-21
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什么叫智能建筑

内在联系, 以最优化的设计, 提供一个投资合理又拥有高效率的 幽雅舒适、便利快捷、高度安全的环境空间。智能建筑物能够帮助大 厦的主人,财产的管理者和拥有者等意识到,他们在诸如费用开支、 生活舒适、商务活动和人身安全等方面得到最大利益的回报

  • 2021-04-21
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高开司建筑智能化工程验收方案.doc

通信网络系统工程验收应包括割接准备、试运转验收测试、 最终验收各阶段,并按 (建筑物智能 化系统验收标准》的规定进行。 应核查的质量控制资料文件(包括:系统文件: 计划文件:维护手册:命令手册: 安装手册:硬 件技术手册:软件系统手册:电路说明:程序说明:程序清单:安装设计文件:局数据及用户数 据:系统测试记录等) (1)光缆线路的主要传输特性(光纤线路衰减、光纤后向散射信号曲线,色散等)测试,要求 达到设计要求。 (2) SDH光缆传输设备系统测试及功能检查(包括误码性能测试、光通道衰减测试、激光器保 护功能检查、光缆线路系统保护倒换准则检查等)应符合系统及设计要求。 (3)远端模块的系统测试应符合设计要求。 (④)程控用户交换机、接入网设备。 数字数据网 (DDN)节点机、会议电视系统、 VSAT端站、 通 信电源等应符合设计及有关标准要求。

  • 2021-04-21
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能源互联网中大数据技术思考

能源互联网已成为当今学术界与产业界的研究热点,作为核心技术之一的大数据,将在其发展中起到举足轻重的作用。文中综述了国内外能源互联网大数据技术研究和实践成果,阐述了大数据基本概念与特征及其在能源互联网中的重要性,进一步分别从技术层面和管理层面总结了能源互联网中大数据应用所面临的挑战。在此基础上,梳理了能源互联网中大数据的重点应用领域,提出了能源互联网中大数据研究的框架和技术路线。最后,总结了能源互联网中大数据的研究现状,指出需多方通力合作,才能稳步推进。

  • 2021-04-21
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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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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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