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中消云智慧消防解决方案构建立体化火灾防控体系

当今社会,学校教育机构、医疗卫生机构、养老机构、九小场所、高层楼宇等场所因火灾引起的“群死群伤”事件频发,严重影响了生命财产安全,造成了重大的损失。 中消云智慧消防解决方案致力于打造全方位、无死角的城市安全防控基础网络,综合运用物联网、云计算、大数据等新一代信息技术,提升学校、医院、养老院、九小场所等场景的消防预警能力,及时消除火灾隐患,防患以未“燃”。

  • 2021-04-25
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基于CRT分类算法的用户画像分层模型_以银行借贷用户为例_孙铁柱

【目的/意义】随着"互联网+"的推进,网络借贷市场越来越完善。由于借贷市场信息不对称导致了道德风险问题,因此对借贷用户进行风险预测有助于市场的完全竞争,促进小额借贷企业发展。【方法/过程】以access为平台搭建借贷用户的数据库对借贷用户进行画像描绘,并通过C5.0与CRT分类算法对借贷用户信息进行分类,最终实现对借贷用户风险进行预测。【结果/结论】建模后发现,影响借贷用户风险的主要分为主观因素即受教育程度以及客观因素即用户的资金能力表现为本期账单金额以及预借现金额度,通过对模型进行调整,最终实现79%的预测准确率。

  • 2021-04-25
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基于Log_Linear模型的G_省略__Cauchy自适应细菌觅食算法_王圣

针对基本细菌觅食算法在寻优过程中易在非全局价值点附近大量聚集,导致寻优精度降低、收敛速度过慢、细菌种群多样性降低等一系列问题,提出了一种基于Log-Linear模型的Gauss-Cauchy自适应细菌觅食算法。首先,将Log-Linear模型引入基本细菌觅食算法中用来优化细菌的三个行为;其次,在算法中引入自适应调整细菌的视野和步长的策略,细菌的搜索范围和寻优精度随也可随着算法的进行得到提高;再次,利用Gauss-Cauchy变异来提高细菌种群的多样性。仿真实验结果表明,该改进算法与其他优化算法进行比较,算法的收敛速度提高30%和寻优精度提高78%,并保持了细菌的多样性。

  • 2021-04-25
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互联网思政课

21世纪是网络时代,人类活动更依赖于网络,同样教学也离不开网络。先进的网络技术改变了教与学的关系,也提高了学生学习的兴趣、效率和能动性。本文在阐述思 政课实施网络教学的优势的基础上,重点探讨我院思政课实现网络教学的方式以及网络教学在思政课中的创新模式。

  • 2021-04-25
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基于改进3D_ESPRIT算法的三维GTD模型参数估计_郑舒予

三维旋转不变子空间(3D-ESPRIT)算法估计三维几何绕射理论(GTD)的散射中心模型时,参数精度不高,噪声鲁棒性较差,为此,提出一种改进的3D-ESPRIT算法.通过构建原始回波数据的共轭矩阵、对协方差矩阵叠加、取平均、平方处理,可提高对目标原始回波数据的利用率,并增大信号特征值与噪声特征值之间的差距,增大了信噪比,从而提高参数的估计精度.基于不同算法估计得到的三维GTD模型参数,比较了不同算法估计的参数均方差.仿真结果表明,改进算法的参数估计性能及噪声鲁棒性均优于经典3D-ESPRIT算法和改进的免配对3D-ESPRIT算法.

  • 2021-04-25
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基于克里金模型和遗传算法的楔横轧连杆毛坯优化_黄超群

以DEFORM-3D数值模拟和遗传算法为手段,以连杆楔横轧制坯工艺作为研究对象,将展宽角、成形角、第一把楔的高度、初始坯料温度作为设计变量,将第一主应力作为优化目标,利用克里金模型构建设计变量和优化目标之间的映射关系,利用遗传算法对克里金模型进行全局寻优。得到了连杆毛坯楔横轧工艺的最优参数组合,即展宽角为32°、成形角为8. 99°、第一把楔的高度为6. 21 mm、初始坯料温度为1200℃。最后,将得到的最优工艺参数用于数值仿真和实验验证。结果表明,优化后的工艺参数使得中心区域最大第一主应力从77 MPa下降至35 MPa,并且消除了原有工艺毛坯中心区域出现的裂纹缺陷。

  • 2021-04-25
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AI真能干掉人类吗?

AI 一般任务明确、要求完整而且没有歧义,并有明确的技术评价指标,他们的主要功能是把人类从繁杂的重复劳动中解放出来,增强人类技能,辅助人类决策。

  • 2021-04-24
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物联网布局卡位战:东芝的万物互联梦想

万物互联的趋势变得越来越明显,物联网(IoT)正飞速发展,继计算机、互联网之后,世界信息产业发展的第三次浪潮正悄然袭来。 近一两年,已经有越来越多的IoT产品开始逐渐渗透到人们的日常生活当中,IoT的to B端的科技研发也已具备了相当规模。特别是随着5G到来后,将呈现出一个万物互联的新世界。

  • 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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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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