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基于IBAS-BP算法的冬小麦根系土壤含水率预测模型

为在节水灌溉系统中精确测量和预测根系土壤含水率,将传统天牛须算法每次迭代过程中的一只天牛改进为一个天牛种群,建立了基于改进天牛须搜索算法优化的IBAs—BP预测模型,并利用实测浅层土壤含水率数据,对深度50 cm冬小麦根系土壤含水率进行预测。结果表明,与Ps0一BP预测模型、GA—BP预测模型以及原始BAs— P模型相比,IBAs—BP模型可准确预测冬小麦根系土壤含水率,有效避免了网络陷入局部极小值的可能性,且相对误差均值仅为O.004 5。

  • 2021-06-17
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混凝土智能生产解决方案

今天的混凝土搅拌站中,在生产控制方面,已经有大量自动化的技术实现了应用。但具体生产时基本都需要人工来进行操作、配合。而操作工人的操作水平高低、责任心是否强等,都会对混凝土生产工作产生影响。 搅拌站设备的运行是否正常也是影响生产的因素。在生产过程中一旦设备出现故障,就会极大的影响生产工作进行。除此之外,出料时间长短也会影响到搅拌站效率。影响出料时间的因素主要有搅拌站主机下料口出料速度、搅拌车入料速度,这两者速度不协调时就会影响生产。

  • 2021-06-17
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建筑机械物联网方案

为贯彻落实党中央、国务院关于加快物联网等新型基础设施建设和应用的决策部署,发挥新型基础设施在垂直行业领域的创新引领作用,切实推进物联网与能源行业融合标准和技术的研究,促进能源系统与物联网行业健康有序发展

  • 2021-06-17
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静电放电算法_混合核SVM的月径流预报模型及应用_李祥蓉

为提高水文预测预报精度,构建基于多项式核与高斯核混合的支持向量机(SVM),利用静电放电算法(ESDA)优化混合核SVM关键参数和混合权重系数,提出混合核ESDA-SVM枯水期月径流预测模型,并构建高斯核ESDA-SVM、多项式核ESDA-SVM及ESDA-BP作对比预测模型,以云南省某水文站枯水期1—4月月径流预测为例进行实例研究,利用实例前24 a和后10 a资料对各模型进行训练和预测。结果表明,混合核ESDA-SVM模型对实例1—4月月径流预测的平均相对误差绝对值分别为4.09%、3.32%、3.51%和5.64%,预测精度均高于多项式核ESDA-SVM等3种模型。混合核ESDA-SVM模型综合了多项式全局核函数和高斯局部核函数二者优点,在预测精度、泛化能力等方面均优于对比模型,具有较好的实际应用价值。

  • 2021-06-17
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基于树模型的虚拟测量算法在半导体制造中的应用_周江兵

半导体制造是一个大批量多阶段生产的系统,工艺技术复杂、工序步骤繁多,稍有不慎就可能使晶圆的表面和内部产生缺陷,从而影响生产的质量和效率。将半导体制造业和互联网技术相结合,可以提高生产制造的效率和质量,降低成本和损耗。本文将进行数据采集和预处理,从数据中选择并提取出重要特征,并使用树模型中随机森林和梯度提升树两种算法来实现W plug中对电阻率的虚拟测量。实验结果表明,本文提出的方法与传统算法相比,测量误差减少近50%,能够准确预测出生产过程中电阻率变化的趋势,捕获到异常点;在实际的生产环境之中可以及时的给生产线上报警。

  • 2021-06-17
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极简视野下乡村学校的一对一数字化教学模型实践

为了在乡村学校实现《教育信息化2.0行动计划》所提出的教育观念更新、教育模式变革、教育体系重构、有效消除教育“数字鸿沟”等目标,作者针对现行乡村学校的教学实际情况,以一对一数字化学习环境为例,在现行多种教学应用模式的基础上,分析并提取出各个模式的主要内容与共同要素,结合乡村教育的实际需求进行简约化处理,构建出以BA4C模型为原型的一对一数字化学习环境教学模型——SBA4C,并将此模型应用于乡村学校的教学实践,开展了一系列教学活动,通过分析发现课堂教学结构开始呈现较好的变化趋势。

  • 2021-06-17
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属性值加权的一依赖估测器模型分类算法研究_余良俊

分类问题是数据挖掘和机器学习领域研究的重点问题,贝叶斯网络模型因其简单高效的特点而广泛应用于分类问题。一依赖估测器(ODE)模型作为半监督学习贝叶斯网络模型中的经典模型,受到研究人员的广泛关注。现有的ODE模型分类器在进行分类判别时,未考虑不同的属性节点作为根节点时对分类过程的贡献不同,为此,将ODE模型分类器与属性值加权方法相结合并提出MI-ODE算法。采用相互信息(MI)度量属性根节点的属性值与类变量之间的依赖关系并作为ODE模型的权值,对ODE分类器模型进行属性值加权平均。将MI-ODE算法应用于现实分类问题的36个标准数据集,结果表明,相比于NB算法、AODE算法与TAN算法,该算法的分类性能更优。

  • 2021-06-17
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后疫情时代银行保险业数字化转型思考与突破_——以山东省为例

数据就是价值,数字就是生产力。近年来,银行保险业数字化转型取得积极成效,疫情冲击更进一步加深了推进数字化转型的普遍共识。笔者在广泛开展实地调研、问卷座谈的基础上,全面总结了山东省银行保险业数字化转型在优化完善机制、支持实体经济、改进服务方式、防范重大风险、参与社会治理等八方面的良好成效,深入剖析了机制、数据、人才、安全等方面存在的突出问题,并结合研究结论,提出了聚焦“双循环”新发展格局、突出高频化金融服务场景、厘清差异化实施路径、筑牢信息安全基础、提升金融监管水平等优化改进的政策措施。

  • 2021-06-17
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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