物联网技术的军事应用

在了解物联网技术的军事应用之前，我们先来看看什么是物联网。互联网连接的是或远或近的计算机，而物联网想要实现的是，把天上飞的、水里游的、草里蹦的所有东西都连进网络。从理论上讲在任何物品上安装传感器和智能芯片，让它连上互联网，再按照约定的协议，进行信息交换和通信，就能实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。

2021-04-20
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Hippo房屋险：保险+“人工智能+物联网+生态服务”

美国的房屋保险（家财险）市场约1000亿美元，相当于1亿个家庭（房屋），每年1000多美元的房屋险保费。这种高渗透率的繁荣市场，一是因为美国天灾多（冰雹、飓风时有发生），二是因为美国房子老（土木结构更易损坏），三是因为美国房子多独栋（房子越大、事儿越多）。

2021-04-20
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基于群体智能优化算法的物资配送数学模型研究_崔雅莉

为提供物资配送性能,采用群体智能算法用于物资配送数学模型优化,以降低物资配送成本。首先提出物资配送问题模型,选择物资配送中心所有商品配送至各配送点的成本总和作为优化目标函数,然后采用灰狼算法进行优化,将配送中心与配送点坐标映射至狼群分布坐标,采用配送成本总和的倒数作为适应度函数,选择3个最优个体作为高级狼,剩余为普通狼,普通狼不断的位置更新跟随高级狼,最后获得适应度最高的跟随路径即为物资配送路径。实验证明:通过灰狼优化的物资配送路径,相比于常用的物资配送路径规划算法,能够获得更低的配送成本。

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基于离散数学模型的多焦点图像缺失特征填补算法_杨海波

亮度闪烁会造成多焦点图像特征缺失,产生视觉失真效果。为此,提出基于离散数学模型的多焦点图像缺失特征填补算法,修复多焦点图像亮度闪烁问题。根据亮度闪烁离散数学模型展现出的空间域上亮度变化连续性特征,利用位置块估计模型参数。在此基础上,利用亮度闪烁在空间中呈现的连续性特点,检测多焦点图像序列中的运动区域,分别采用基于前向多帧参考、基于运动矢量的闪烁修复算法修复图像静止区域和运动区域,共同实现多焦点图像缺失特征填补。实验结果表明:该算法可有效修复图像亮度闪烁,填补图像的缺失特征,营造良好的视觉效果；该算法可显著改善多焦点图像序列的亮度均值和标准差波动幅度,增强平滑性,且具备较快运行速度。

2021-04-20
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基于改进PCNN模型的偏振图像融合算法_姜兆祯

偏振成像可以得到目标的多维偏振信息,各偏振参量图像之间具有很强的相关性,它们之间不仅包含大量的共有信息,还拥有各自的特有信息。针对如何从复杂背景中凸显目标,提高目标的辨识度这一问题,提出一种基于改进神经网络模型的偏振图像融合算法,将传统PCNN模型扩展到双通道,采用像素的平均梯度（AG）作为PCNN的链接系数,空间频率（SF）作为模型的输入项,对强度图与偏振度图进行融合处理,最后将实验结果与其他常用方法进行对比,客观评价指标表明,该算法融合效果更佳,且融合图像的边缘细节特征也更为清晰明显。

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基于多目标优化算法模型的电热水器功率优化方法_赵子源

针对现有技术中电热水器能耗大、管控困难的问题,该文提出了新型的电热水器功率优化方法,构建了电热水器的多目标优化模型,该模型基于多目标优化模型能够实现电热水器参数分析,并通过运行约束条件对电热水器的能耗等问题进行分析,并利用多目标优化模型实现电热水器最佳功率优化,解决了常规技术中难以实现全局最优解的技术弊端。试验表明,与单目标优化的方法相比,该文的方法能够将电热水器功率提高到95.32%,提高了功率优化程度。

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基于PSO_LSSVM算法的表面粗糙度预测模型与应用_杨钊

为便于选取合适的切削参数,以满足期望的加工表面质量要求,提出一种最小二乘支持向量机（LSSVM）和粒子群优化（PSO）相结合的表面粗糙度预测模型。以预测精度和收敛速度为指标,对比PSO-LSSVM模型与支持向量机、人工神经网络和遗传算法优化BP神经网络模型的优劣。结果表明:PSO-LSSVM模型具有较高的预测精度和较快的收敛速度。基于MATLAB GUI搭建了表面粗糙度预测与参数优化应用系统。该系统具有较好的实用性,可实现简单、快速预测表面粗糙度,帮助决策人员灵活选取切削参数。

2021-04-20
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企业为什么要引进APS系统

由于企业每天产生的工单数量庞大，通过人工的方式已无法实现工序的计划排程，生产计划管理距离市场需求非常被动，业务员纷纷下特急单，以防止自己的订单被耽误，形成不必要的恶性循环。生产无法在有效资源的情况下实现产能的最大化，保证销售订单所要求的交期，主要有以下生产计划管理痛点：

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