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基于K_Means算法和重心法求解多配送中心选址问题_许彦宸

分析了P-中值模型的特点,阐述了传统的模型与算法在求解大量需求点选择问题的局限性,提出了利用改进K-Means算法和重心法相结合的方式来求解该问题的思路,并提出以噪音率来刻画选址的效果,利用公开的数据设计了数值实验,证明该算法是收敛且实用的。

  • 2021-05-06
  • 阅读435
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WSNs中基于仿生模型的拥塞控制算法_张莉华

网络拥塞降低了无线传感网络（Wireless Sensor Networks,WSNs）的服务质量,针对WSNs的网络拥塞问题,提出了基于仿生模型的拥塞控制算法；该算法通过竞争洛特卡-伏尔特拉（Competitive Lotka-Volterra,C-LV）模型避免拥塞,并利用粒子群优化（Particles Swarm Optimization,PSO）算法优化C-LV模型的参数,使得节点能够公平地接入网络资源,减少数据传输时延；仿真结果表明:提出的算法能有效地降低拥塞概率,维持节点公平地接入网络资源。

  • 2021-05-06
  • 阅读394
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基于改进BING模型和边缘信息的行人检测算法_朱天明

针对行人检测中传统多尺度滑动窗口遍历搜索计算量大,计算速度慢的问题,提出了一种基于改进BING模型和边缘信息的行人检测算法。首先,通过样本采样规则的确定、样本阈值的选择和搜索尺度空间的优化对BING似物检测模型进行了改进；然后,针对提取的候选框存在偏移的问题,提出了基于边缘信息的候选框位置矫正方法；最后,利用经典的HOG-SVM行人检测算法,对提取的行人候选框进行最终的行人识别。实验结果表明,该算法在保证行人检测率的前提下有效提高了行人检测的实时性。

  • 2021-05-06
  • 阅读388
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智能制造九大新趋势

随着工业机器人产业和数控机床行业告别高增长阶段，智能制造进入高速发展阶段。尽管2020年受疫情影响产业增速有所回落，但在国家政策的支持下，智能制造领域的发展前景依然被业界看好，呈现九大新趋势。

  • 2021-05-06
  • 阅读182
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制造业 智能制造背景下 制造业如何数字化升级

全球智能制造兴起，人工智能、大数据、云计算一系列新兴技术逐渐向产业和行业下沉。企业数字化转型就是通过深入应用互联网、物联网、大数据等技术，将企业的研发、采购供应链、财务及人资、制造和销售等业务实现数字化、网络化、智能化，助力企业高效成长。

  • 2021-05-06
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UPS通信电源系统数字化控制技术研究

近几年我国在UPS通信电源系统领域有所发展,其控制技术正朝着全数字化和智能化方向发展；但与国外相比还存在一定的差距,其主要原因是由于国内的控制模式和控制方法落后,而基于数字芯片的智能控制方法由于具有很强的非线性逼近能力和自适应、自寻优功能,针对非线性和时变的复杂电源系统取得了较好的控制效果[1]。研究设计更加适合的智能控制方法,充分发挥UPS电力电子器件以及变换拓扑电路的作用,从而研制出优质高效的UPS通信电源系统,对提高我国通信技术水平具有重要意义。

  • 2021-05-06
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物联网＋新零售强势来袭，新趋势下零售商该如何应对？

近年来，在国内外研究人员的的不懈努力下，云计算、大数据、区块链等技术加快被研制出来，并逐步应用于与人们生产生活息息相关的诸多领域。物联网作为一种前沿技术，其在城市交通、医疗、教育、零售等行业发展过程中起到的作用也越来越重要。

  • 2021-05-06
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智能制造的核心在于研发的智能化！

研发是创新的源泉，工业发展没有研发不行，因此要正确理解智能制造并不仅仅是智能生产那么简单。制造包含了产品的设计、工艺设计、生产制造和交付过程，因此智能工厂要包括研发。

  • 2021-05-06
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