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5G技术对信息化联合作战的影响

随着 5G 技术研究的不断发展, 其在军事领域的应用必将带来颠覆性的变革。分析了 5G 技术主要采用毫米波、小基站和波束成形等技术所具有的显著优势, 重点从联合向战术层级延伸、感知战场态势趋于同步实时、信息传输更加快速稳定、集群作战能力得以提高、支援保障更为远程精确高效等方面研究了 5G 技术对信息化联合作战的影响, 在军队建设发展中需要深化 5G 技术军事化运用研究, 发展基于 5G 技术的武器装备, 开发 5G 技术新作战概念。

  • 2021-04-21
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大数据中的管理问题_基于大数据的资源观

大数据、云计算技术的产生和发展，正在逐渐影响审计技术和方法的发展。大数据主要着眼于“数据”，提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法； 云计算技术主要关注 “计算”，提供 IT 解决方案。大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展、总体审计模式的应用、审计成果的综合应用、相关关系证据的应用、高效数据审计的发展和大数据审计师的发展。强化大数据、云计算技术审计应用的措施包括制定长远发展战略、加快审计法规建设、建立行业平台、加强研发和提高利用能力。

  • 2021-04-21
  • 阅读368
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智能配电网大数据应用技术与前景分析

针对大数据在智能配电网中的应用问题，在分析智能配电网大数据现状和特征以及梳理数据关系网的基础上，阐述了大数据在智能配电网中应用所涉及到的大数据存储与处理以及大数据解析等关键技术。提出了数据价值链和面向大数据应用的“飞机型”理论框架，并从用电预测与协同调度、智能配电网网架发展趋势分析与优化规划，以及智能用电与网络降损等方面分析了大数据在智能配电网中的应用前景，提出了应用路线图。

  • 2021-04-21
  • 阅读263
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大能源思维与大数据思维的融合（一）大数据与电力大数据

大能源思维将电力视为能源生产与消费全流程中的枢纽环节，藉此推动上游一次能源的清洁替代与下游终端能源的电能替代，支撑能源的可持续发展。大数据思维将各种数据资源从简单的处理对象转变为生产的基础要素。这两种思维的融合，使电力大数据成为大能源系统广泛互联、开放互动及高度智能的支撑，包括：广域多时间尺度的能源数据及相关领域数据的采集、传输和存储，以及从这些大量多源异构数据中快速提炼出深层知识并发挥其应用价值。作为两篇论文中的开篇，在演绎大数据基本概念、结构类型及本质特征的基础上，归纳电力大数据的特点。针对综合能源，通过基于数学模型的因果型数据、无因果关系的统计型数据以及参与者博弈型数据的融合，构建信息能源系统的知识挖掘平台。其续篇将讨论信息能源系统，并通过若干案例，反映大数据思维对提高大能源经济性与可靠性的贡献。

  • 2021-04-21
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基于改进蝗虫优化算法的光伏电池模型参数辨识_吴忠强

针对蝗虫优化算法容易陷入局部最优、收敛精度不足等缺点,提出一种改进蝗虫优化算法。将混沌算法与蝗虫优化算法融合,对蝗虫优化算法进行混沌初始化,改善初始种群质量；再引入差分进化算法的差分策略,通过变异、交叉和选择过程,维持种群的多样性,增大算法跳出局部最优的可能性,从而使算法能搜索到更好的解；在个体更新部分引入了粒子群算法的思想,以当前的最优个体为目标进行个体位置更新,加快算法寻优速度。将改进蝗虫优化算法用于多晶硅太阳能电池模型参数的辨识中,并通过与其它智能优化算法的比较,验证了改进蝗虫算法辨识太阳能电池参数的有效性和优越性。通过实验验证了改进蝗虫优化算法在不同光照下对太阳能电池参数的辨识效果

  • 2021-04-21
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城市照明规划中的智慧照明指标研究

本文探究智慧城市的照明系统对城市照明规划的具体要求， 分析照明规划建设要素， 与智慧城市照明需 求相对应， 通过需求正向推导与场景反向回应两个维度梳理智慧照明指标， 形成智慧照明指标集， 用于评价智慧 城市照明规划的建设成效。

  • 2021-04-21
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基于改进学习策略的Kriging模型结构可靠度算法

针对机械产品可靠性分析过程中，极限状态函数隐式、高度非线性而导致可靠性求解困难等 问题，提出一种基于 Kriging 模型和改进 EGO 主动学习策略的可靠性求解算法。 对于传统 EGO 方法 无法在极限状态面区域进行有效选点问题，提出一种改进的 EGO 方法，通过对样本点模型预测值做 绝对值处理，基于响应值分布状态不变假设，将主动学习选点重心移到预测方差较大和极限状态面附 近，避免对不必要区域的过量选点，从而减少极限状态函数值的计算或试验次数，有效提高了可靠性 计算效率。 通过 3 个算例表明：与传统主动学习方法相比，所提方法具有良好的全局和局部搜索能 力，能够在较少计算极限状态函数次数条件下，估算得到精确的失效概率值。

  • 2021-04-21
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大数据的下一站数据湖

数据湖或hub的概念最初是由大数据厂商提出的，表面上看，数据都是承载在基于可向外扩展的HDFS廉价存储硬件之上的。但数据量越大，越需要各种不同种类的存储。最终，所有的企业数据都可以被认为是大数据，但并不是所有的企业数据都是适合存放在廉价的HDFS集群之上的。

  • 2021-04-21
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