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基于胶囊网络的恒星光谱分类研究

大型巡天项目的快速发展, 产生大量的恒星光谱数据, 也使得实现恒星光谱数据的自动分类成为一项具有挑战性的工作. 提出一种新的基于胶囊网络的恒星光谱分类方法, 首先利用1维卷积网络和短时傅里叶变换将来源于LAMOST (Large Sky Area MultiObject Fiber Spectroscopy Telescope) Data Release 5 (DR5)的F5、G5、K5型1维恒星光谱转化成2维傅里叶谱图像, 再通过胶囊网络对2维谱图像进行自动分类. 由于胶囊网络具有保留图像中实体之间的分层位姿关系和无需池化层的优点, 实验结果表明: 胶囊网络具有较好的分类性能, 对于F5、G5、K5型恒星光谱的分类, 准确率优于其他分类方法.

  • 2021-04-26
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人机协同时代智能素养的理论模型研究

智能社会人机协同的作业方式要求我们重视学生智能素养的培养。基于加涅的学习结果分类理论,通过研究整合法,提出了智能素养的定位,进一步从智能知识、智能能力、智能思维、智能应用、智能态度五个维度阐述了智能素养的构成,构建了由十六个二级维度构成的智能素养理论模型。研究提出的智能素养理论模型可为智能素养的培养以及素养测评工具的设计与开发提供支持。

  • 2021-04-26
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从“数字工厂”到“智能工厂”,移动5G描绘智能制造未来蓝图

为企业提供本地IT和云计算能力,将生产设备的海量数据处理、计算及存储下沉部署在厂区的企业管理云平台,以实现企业数据不出厂区,最大限度保证企业数据安全…… 

  • 2021-04-26
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研究 数字经济发展赋能智慧城市建设研究

5G是4G的延伸,具备数据传输速度更快、兼容性更强等优势,在5G时代背景下,数字经济也进入到新的发展阶段,可以为产业经济发展提供更多的数据支持。智慧城市建设是国家现阶段发展的重要任务,通过打造体系完整的智慧城市,有利于城市产业结构的进一步优化,使国民经济发展迈入新的台阶。

  • 2021-04-26
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科技冬奥助推视听产业智慧冬奥传递情感交融_——论5G+8K视听新技术在奥运转播中的应用前景

据不完全统计,现在有超过 550 个高清频道在全国范围内播出,2022 年北京冬奥会必将给 8K 超高清电视发展和 5G 转播应用带来难得的机遇,向世界呈现出更高清晰度、更好体验感、更具创新能力的 5G+8K 赛事转播服务,并极大地推动视听科技的发展。

  • 2021-04-26
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微酸性电解水对番茄幼苗抗旱性的影响

探究微酸性电解水对番茄幼苗抗旱性影响的作用机制。[方法]试验以番茄幼苗‘金棚 8 号’为试材,研究了浇灌有效氯浓度为 80 mg·L-1的微酸性电解水对自然干旱中番茄幼苗质膜稳定性、活性氧含量和抗氧化酶活性的影响,采用称重法测量干旱程度,自然干旱 1、2、3 d 土壤水分含量约为 60%~75%,35%~50%,10%~25%。[结果]浇灌微酸性电解水后自然干旱 2 d 时叶片和根系相对电解质渗透率分别降低 17. 78% 和 19. 93%,叶片丙二醛含量减少21. 83%;叶片和根系 H2O2含量分别减少 22. 77% 和 29. 89%;自然干旱 3 d 时 D80 叶片和根系中 SOD 活性分别提高10. 30% 和 14. 31%,CAT 活性分别提高 2. 46% 和 8. 18%。[结论]经微酸性电解水处理后,番茄幼苗在中度干旱胁迫时质膜稳定性更高,体内活性氧含量更低,能更好的抵御中度干旱胁迫带来的破坏,微酸性电解水能够缓解番茄幼苗在重度干旱胁迫下抗氧化酶活性的降低,整体上能够提高番茄幼苗的抗旱能力。

  • 2021-04-26
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论AI新闻写作的逻辑特征_——基于Dreamwriter报道与人工报道的对比分析

以新闻写作机器人Dreamwriter和人类记者2020年的报道为对象,探究AI新闻的逻辑特征,能够明确智能写作所处阶段及人类记者的角色定位。AI写作逻辑程式固定、逻辑元素有限。其优势在于基础数据详实,阻断逻辑谬误;逻辑推理严谨;适应人类逻辑习惯。其劣势在于缺乏与其他事件建立联系的能力,包括类比、演绎、延伸;缺乏研判和预测的能力,包括判断句使用、内容取舍、选题确立。人类应在人机协同中发挥主体性,在新闻生产中实现逻辑结构的灵活归化,逻辑元素与现实环境交互拟合,调动读者“思维的具身性”,实现新闻意义的回归。

  • 2021-04-26
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AI驶入_高速路

当前,新一代通用技术的产业革命正在兴起,为数字化、智能化生产和生活带来了颠覆。眭的改变。经历了新一波的发展浪潮,人工智能(AI)已无所不在地渗透到人们的生产生活中,当仁不让地成为新一代通用技术的代表。“新基建”风口下,围绕“AI+”打造的新应用、新业态、新模式不断涌现,人工智能充分发挥了“头雁”效应

  • 2021-04-26
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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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