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5G+AI_技术群赋能数字文化产业_行业升维与高质量跃迁

“5G+AI”技术群为代表的现代科技牵引数字文化产业从高速度发展向高质量转变,以新业态创新提供更加优质的文化供给,从而满足人民日益增长的美好生活需要。“5G+AI”技术群推动下的数字文化产业业态创新呈现数据化与智能化的特点,不仅实现了对传统文化产业的行业升维,还推动了新兴文化产业的不断革新,引领新一轮文化消费。数字文化产业的未来发展要全力支撑建设文化强国的目标导向,以高质量发展为内在准线,坚持优秀文化内容供给,打造全新的数字文化消费场景,培育多元共生的数字文化产业创新生态。

  • 2021-04-22
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运营商基于大数据与AI推动数字化转型策略研究

流量大红利正在逐步消失,运营商亟待借助大数据与 AI 技术推动数字化转型,抓住国家新基建战 略和 5G 应用泛需求突破新增长点。 首先对近年来 AI 与 5G、通信领域的研究成果进行综述,提出运营 商大数据与 AI 推动数字化转型关键事项,然后给出 AI 能力与应用建设举措。

  • 2021-04-22
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AI-2、HBD在早产儿坏死性小肠结肠炎病情监测中的价值

探讨粪便自诱导分子-2( AI-2) 、粪便人 β-防御素( HBD) 在早产儿坏死性小肠结肠炎( NEC) 中的水平及其监测病情变化的价值。方法 选取 2016 年 3 月至 2020 年 1 月三二○一医院新生儿科收治的 33 例 NEC早产儿作为 NEC 组,其中 NEC 诊断时定为急性期,再次开奶 3 d 后定为恢复期; 选取同期 41 例非 NEC 早产儿作为非 NEC 组。采用酶联免疫吸附试验测定两组 HBD 水平,生物荧光检测法测定两组 AI-2 水平; 分析两组肠道菌群紊乱情况,比较 NEC 急性期组、NEC 恢复期组、非 NEC 组的纲/属水平香农-威纳指数( Shannon-Weiner 指数) 和前三位的菌群丰度情况,以及 HBD1、HBD2、AI-2 水平。

  • 2021-04-22
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福建成品油管道停输后压力预测算法模型_邵晓

停输操作在福建成品油管道运行管理中时常发生,停输再启动过程中管内压力变化剧烈。当管内压力下降时,现场人员经常误以为发生泄漏等异常事故,需巡检排查,增加了现场的管理难度。为了提高现场管理水平,从机理模型分析了管道停输时段压力变化的影响因素,并基于出站油温、压力等检测数据,同时考虑环境温度的变化,建立基于机器学习算法的压力预测模型,监测管内压力变化情况。以泉港南线和黄塘溪东出站点为例,以RMSE、MAE、R2为指标,对比了LR、SVM、DT、RF、GB这5种回归预测模型。结果表明:DT、RF、GB模型适用于福建成品油管道停输的管内压力变化分析,而RF准确度最高。建立预测模型后,利用天气预报的气温数据,可以预测未来时段管内压力的变化趋势,当预测值与检测值差别较大时,实现报警功能。

  • 2021-04-22
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基于特征选择算法的建筑能耗预测集成模型_白雪

为提高建筑能耗预测效果,提出一种基于随机森林特征选择算法的建筑能耗预测集成回归模型(RF-GBDT)。通过随机森林的特征选择算法处理原始数据集生成最优特征子集,使用梯度提升决策树算法将6种基础的机器学习算法建立集成回归模型,以最优特征子集作为集成模型的输入数据集。使用评价指标RMSE和R2将集成模型预测结果与传统集成模型以及单一机器学习算法的预测结果进行对比,实验结果验证了集成后的RF-GBDT模型比单一算法的预测性能有了大幅度提升。

  • 2021-04-22
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基于回归模型的全卷积网络人群计数算法_吴晓燕

针对当前采用密度图回归方法估计人群数量时人数被高估的问题,提出一种基于计数回归和密度图估计的全卷积网络框架,采用计数回归与密度图回归相结合的方式对人群密度图进行估计。为训练模型参数和有效避免过拟合现象的出现,设计一种更深更轻且参数数量很少的完全卷积网络(full convolutional network,FCN)作为人群密度图估计器。实验结果表明,提出算法对密度分布不均和尺度不一的人群图像都有很好的适用性和准确性,算法性能优于现有的人群计数算法。

  • 2021-04-22
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基于粒子群算法的齿轮减速器模型的仿真设计_杨焱

为了解决减速器存在体积大、质量大、承载能力低、成本高和寿命短等问题,通过对一级圆柱齿轮减速器进行优化设计,以体积最小作为目标,结合轴强度、齿轮的强度、齿宽、模数等约束条件建立优化设计模型;结果表明:利用粒子群算法对减速器模型进行优化,包括粒子群初始化、计算适应度值、更新粒子等能够得出最优值。最后通过对齿轮减速器的校核验算来证明该齿轮减速在设计上是可行的。

  • 2021-04-22
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基于最邻近模型的知识库多层次标签分类算法_黄秀彬

传统的知识库多层次标签分类算法分类精度低,为了解决这一问题,基于最临近模型的知识库研究一种新的多层次标签分类算法。该算法对知识库多层次标签进行特征提取,将提取的对象标签特征进行特征降维,以此获得简化知识库多层次的特征空间,通过最临近模型计算简化知识库空间中对象特征之间的距离,通过计算结果完成多层次标签分类,实现基于最临近模型的知识库多层次标签分类算法研究。实验结果表明,基于最邻近模型的知识库多层次标签分类算法能够在短时间内实现精准分类。

  • 2021-04-22
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