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_智慧教育时代我国人工智能教育应用的发展路径探究——美国《规划未来,迎接人工智能时代》报告解读及启示

人工智能技术的应用渗透到各行各业,教育作为关乎国际民生的核心,利用人工智能促进教育公平似乎是题中应有之义。

  • 2021-06-16
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舞台演出的5G 8K直播信号制作_——以国家大剧院《繁华众声》线上直播为例

以国家大剧院“华彩秋韵”线上系列演出《繁华众声》为例,阐述基于5G+8K技术的线上超高清直播的切换流程、8K超高清视频及音频的制作要点,探讨5G+8K技术应用需要注意的问题。

  • 2021-06-15
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基于FP-growth算法与分层线性模型交互的招生数据挖掘

为了进一步提高招生数据挖掘的有效性,将 FP-growth 算法与分层线性模型相结合,用于高等院校的招生数据挖掘;利用 FP-growth 算法,通过频繁集的生成与关联规则,从高校历史招生数据中获取置信区间大的关联数据;采用单层和多层线性模型,将学生层面变量与学校层面变量相结合,确定招生数据挖掘有效变量;在分别建立单层线性模型和多层线性模型后,借助多层线性模型软件库,求解模型的系数和显著性检验水平。实例仿真结果表明,通过对比不同变量的系数和显著性检验水平,所提出的模型能够有效分析不同变量对招生录取的影响。

  • 2021-06-15
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混合模型下的雅可比矩阵退火算法优化

火算法可有效发现网络结构的聚类分布情况,但在不同的网络中算法处理结果的准确性有待提高.为更精确地识别混合模型网络结构中的数据分布,解决混合模型易陷入局部最大值和收敛等问题,提出混合模型下雅可比矩阵退火算法.首先利用逆温度参数卢对模型进行初始化,然后迭代执行计算期望步骤和最大化步骤2个任务;采用雅可比矩阵计算模型的后验概率,直至算法达到设定的准确性或收敛.将建立的雅可比矩阵退火算法与半监督高斯混合模型下的逆模拟退火聚类算法在真实网络上进行对比分析.实验结果表明,基于雅可比矩阵的算法在混合网络模型中的;住确性更优.该算法不仅能防止陷入局部最优,而且能提高分析网络聚类分布的准确性.

  • 2021-06-15
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基于遗传算法的分数阶灰色预测模型及其应用

近年来由于分数阶灰色预测模型在灰色系统中的高效性和灵活性,引起了学者们的研究兴趣. 但是,分数阶累加的计算复杂,给理论分析和应用带来了困难.提出了一种基于遗传算法的优化的分数阶灰色预 测模型,对少样本进行预测,根据河南省 2004—201 7 年能源消费的数据建立模型,利用平均绝对百分比误差和 均方根误差比较预测模型的性能.结果显示,基于遗传算法的分数阶灰色预测模型比传统的 GM(1 ,1 )模型、 DGM(2,1 )模型和灰色 Verhulst 模型更准确,性能更好.

  • 2021-06-15
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2020年智慧城市发展研究报告(超级智能城市)

全球城市化的进程依然以不可阻挡的趋势向前推进―,到2050年,接近70%的世界人口将生活在城市。人口大国中国和印度所在的亚洲将成为全球城市化最快的地区。在城市急速扩张的过程中,先进的技术将帮助城市实现可持续发展,引领城市走向更美好的未来 。

  • 2021-06-15
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助力钢铁行业数字化转型,华为提供全场景数字化解决方案

近年来,以人工智能、5G、云计算、大数据等为代表的新ICT技术迅猛发展,各行各业都掀起了数字化转型浪潮。作为国民经济重要支柱的钢铁行业,正走上一条高质量的智能化发展之路。 从“钢铁是怎样炼成的?”到“智慧钢铁如何炼成?”钢铁冶炼正在逐步摆脱“高能耗、高污染、高隐患”的传统形象,朝着新技术驱动的数字化、智能化做转变。为此,华为携钢铁行业数字化解决方案首次走进第二十届冶金工业展,和钢铁企业共商钢铁行业数字化、智能化转型之路。

  • 2021-06-15
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华为CloudCampus 2.0解决方案彩页

华为CloudCampus 2.0基于ADN(自动驾驶网络)的理念和架构,应用5G、Wi-Fi 6、SDN、云和智能等技术,为各组织构建满足一网接入全千兆,一跳上云智体验,统一智管新运维的园区网络,可提升数字化运营效率,并综合性地降低园区网络CAPEX和OPEX。

  • 2021-06-15
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