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基于数字化车间的加工精度自优化技术研究

介绍了低温共烧陶瓷冲孔设备传统的冲孔误差补偿方法, 以及该补偿方法存在的问题;提出了一种基于低温共烧陶瓷数字化车间的冲孔误差补偿方法, 论述了该补偿方式相对于传统方式在冲孔精度、设备补偿效率方面的显著优势,提出了基于数字化车间的设备加工精度误差通用的补偿流程模型,有益于该补偿方式推广应用到其他行业。

  • 2021-06-16
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计算广告学_大数据时代的广告传播_省略__以_互联网_技术经济范式的视角_刘庆振

计算广告学作为一门新的学科,拥有一系列先进的逻辑技术,大数据时代的广告传媒怎样前行

  • 2021-06-16
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基于RFM模型的随机森林算法对民航客户的流失分析

近几年,随着航空市场的快速发展,对于航空公司而言,如何在增加市场占有率的同时,对客户的流失进行有效的 控制也刻不容缓。 基于随机森林算法,根据航空客户数据,建立流失预测模型,对客户是否已流失进行预测研究,将传统 的 RFM 客户价值模型进行改进,结合随机森林算法对客户流失进行预测。 实验结果表明,基于 RFM 模型的随机森林算 法构建的客户流失模型拥有更具有说服力的指标选取,AUC 值达到 0. 92,且准确率较高。 利用该模型可对航空公司客 户流失进行较为准确的预测,对流失客户进行分类,为民航企业提供营销策略。

  • 2021-06-16
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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

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。

  • 2021-06-16
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基于向量空间模型的个性化网页搜索算法研究

为解决信息检索时不同用户对搜索结果有不同期望的问题,提出了一种基于向量空间模型的个性化网页搜索算法。针对用户不同兴趣,利用用户画像能够更加全面地表示用户兴趣的特点,通过向量空间模型建立用户画像来表达用户兴趣,结合传统的网页排序算法得出最终的网页排序结果。对于不同用户可得到不同的网页搜索结果,排序靠前的网页中符合用户兴趣的网页数量增多。通过对模拟网页搜索实验结果的分析,证明所提算法较传统 PageRank 算法在个性化网页搜索方面有所提高。

  • 2021-06-16
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基于遗传算法和非线性规划求解信息交互的光伏阵列模型鲁棒参数辨识方法

对光伏阵列进行建模不仅可以研究温度、光照等囚素对V I特性f}f【线的影响,还可以用模型代替实际光伏阵列进行各种光伏实验,降低实验成本,节省实验时间;参数辨识可以使光伏阵列模型的参数值设置更精确,使其与实际值相一致;针对基于非线性规划的光伏阵列模型鲁棒参数辨识方法容易陷入局部搜索的问题,提出了遗传算法与非线性规划求解信息交互的鲁棒参数辨识方法;将遗传算法与非线性规划求解信息交互,既u、『以进行全局搜索,又町以进行局部搜索,以得到问题的全局最优解;通过仿真测试,使用该方法得到的结果均方误差降低』,8倍,均力‘误差量级达到J,1.oE 3,表明J,该力‘法在光伏阵列模型参数辨识方面具有较高的精确度。

  • 2021-06-15
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基于SVM模型算法和大数据分析技术的船舶设备故障诊断

为在船舶设备发生故障时能准确、及时地定位故障发生根源,保证船舶安全、经济运行,采用大数据分析方法和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型算法对船舶设备进行故障诊断,提前预测可能发生的故障。以船舶柴油机滑油压力低故障为例,应用Python语言,通过SVM模型算法预测该故障的发生概率。结果表明,在已采集的船舶数据样本的训练集和测试集上,数据拟合和故障预测的效果十分理想,预测故障发生的准确率较高。关键词:大数据分析;支持向量机模型算法;Python语言;船舶设备故障诊断

  • 2021-06-15
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华为发布行业运维服务解决方案《行业运维标准白皮书》

在上海举办的2019华为全联接大会(HUAWEI CONNECT 2019)期间,华为企业BG专业服务部部长叶中华(下图中)在企业服务运维转型高端论坛上,面向各行业客户正式发布了“华为行业运维服务解决方案&;;《行业运维标准白皮书》”,助力各行业客户运维数字化成功转型。

  • 2021-06-15
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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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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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下一代个人核心交互终端:AI智能眼镜消费趋势

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