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物联网，区块链与未来

物联网生态系统承载着许多颠覆性技术，但是它的挑战是，传感器的数量相当巨大。很多场景中，无数个传感器设备互相连接，我们要确保运营中最高的安全性。

  • 2021-04-22
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单片机的实时温度监控系统设计开题报告精品

温度是一种最基本的环境参数，对于我们来说，不仅仅是一个量的 反映，更能直接影响作用到我们的生活中，人民的生活与环境的温度息 息相关，在工业生产过程中需要实时测量温度，在农业生产中也离不开 温度的测量，因此研究温度的测量方法和装置具有重要的意义。测量温 度的关键是温度传感器。随着科技的发展，技术要求的重视，温度测量 的精度也越来越被看重。 所以高精度温度测量系统的研究就非常有意义。 本文主要着重于对水温的测量和控制的研究，在工厂锅炉、农业生产中 都可得到广泛的应用

  • 2021-04-22
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科技创新让电网智慧又可靠

创新是引领发展的第一动力。近年来，国家电网坚持创新驱动发展，把握数字新基建发展机遇，加强先进信息技术和能源技术融合应用攻关，深入推进生产运行、经营管理、客户服务等领域的创新应用。迎峰度夏期间，电网面临高温、洪涝、台风等多重考验，电网高科技大展身手，保障了电网安全运行，促进了新能源消纳，让人民群众用电更可靠、更智能。

  • 2021-04-22
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AI设计下的文本视觉问答技术

目的 分析基于 AI 设计的文本视觉问答模型的有效性，旨在利用 AI 设计更好地指导当前 AI 模型的构建，提升模型效果和用户体验。方法 以传统文本视觉问答框架为基础，结合 AI 设计改进当前模型。具体包括加强基于场景设计原则的关系挖掘，根据不同理解层次需求的答案关键词预测，并对模型被投入应用所将面临的问题的分析。结果 基于 AI 设计完善模型可进一步提升模型效果；同时，通过 AI 设计对不同年龄认知差异的建模可指导回复生成，提升整体用户体验。结论 通过理论分析和实验对比，可以得出 AI 设计是 AI 技术投入到应用的一个重要步骤。基于 AI 设计对模型进行重构，可提高当前模型的效果，解决 AI 技术落地中将面临的用户体验问题，满足不同人群的需求。

  • 2021-04-22
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基于克里金模型和智能算法的汽车加强件热冲压工艺优化_何泽歆

将某汽车加强件作为研究对象,运用有限元数值模拟手段获得热冲压工艺和成形指标之间的对应数据。此外,使用克里金模型构建设计变量与设计指标之间的高度非线性映射关系,使用遗传算法优化克里金模型,获得全局最优参数。优化策略和优化结果表明,数值模拟结果与实验吻合较好,并且有限元分析方法能够成功地捕捉热板冲压过程的变形模式和特性；将拉丁超立方抽样和克里金模型相结合,能够准确地预测产品的成形质量,并可应用于热冲压温度和压边力的设计。遗传算法和克里金模型相结合使得汽车加强件的成形质量得到了显著的提升,消除了优化前的热冲压工艺存在的板料破裂缺陷。通过实验验证了最优参数的可行性,优化策略对超高强钢板的热冲压工艺优化具有较好的适用性。

  • 2021-04-22
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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_唐成龙

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。

  • 2021-04-22
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模糊计算树逻辑的模型检测修复算法_毛兆东

为了解决基于模糊逻辑的模型检测修复问题,提出了模糊计算树逻辑模型检测的模型修复算法。该算法采用原子修复操作来修复模糊Kripke结构,通过模糊Kripke结构之间的距离比较原始的模糊Kripke结构和修复后的模糊Kripke结构,并从多个修复后的模糊Kripke结构中,选出满足给定模糊计算树逻辑的α-极小的修复模型作为算法的最终返回结果。研究结果表明,模糊计算树逻辑中的命题逻辑以及?X的修复问题能够在多项式时间内得到解决。

  • 2021-04-22
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基于CNN_ResNet_LSTM模型的城市短时交通流量预测算法_蒲悦逸

针对交通流量特性和外部因素对交通流量预测结果的影响,提出了一种对城市短时交通流量预测的模型CNN-ResNet-LSTM,将卷积神经网络（CNN）、残差神经单元（Res Net）和长短期记忆循环神经网络（LSTM）集成到一个端到端的网络框架.利用卷积神经网络来捕获城市区域间交通流量的局部空间特征,并在卷积神经网络中加入多个残差神经单元来加深网络深度,可提高预测的准确性；利用长短期记忆循环神经网络来捕获交通流量数据的时间特征；利用相应的权重将2个网络的输出结果融合,得到通过轨迹数据预测的结果；最后与外部因素融合,得到城市区域的交通流量预测值.用北京市轨迹交通数据对该模型进行验证,CNN-ResNet-LSTM模型不仅在准确率方面比传统模型高,而且在保证预测准确率的情况下,模型使用的参数也少.

  • 2021-04-22
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