家庭智能安防监控功能需求解决方案

　在人类已经进入二十一世纪的今天，安全防范的概念已不再是国家重要部门、机构和金融、文博等重要保护单位的专利，它已被广泛地应用到了日常生活当中，尤其是我们的家庭。随着居民经济收入的提高、生活条件和质量的改善，再加上家中老年人和孩子的增多，居民的安全防范已普遍为大家所关注。

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基于人工免疫算法的离散隐马尔科夫故障诊断模型优化_张小强

目的解决离散隐马尔科夫模型在行星齿轮箱故障诊断中的自适应性和泛化性问题。方法建立人工免疫优化模型,将包含易被误判样本的多样本集作为抗原,以其正确识别率为适应度函数,不断对初始观测矩阵进行增殖、变异和选择,获得识别率最高时的初始观测矩阵,利用人工免疫算法对隐马尔科夫故障诊断模型的初始观测矩阵进行优化。结果将该方法应用于行星齿轮箱的故障诊断中,通过不同工况下的对比试验、单样本和多样本优化对比试验,验证了优化后的隐马尔科夫故障诊断模型的诊断效果。结论优化后的隐马尔科夫故障诊断模型具有更好的适应性,诊断精度显著提高。

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基于遗传算法_支持向量机模型的快速公交行程时间算法研究_熊浩

为提高快速公交到站时间预测的准确性,提出应用以遗传算法参数寻优的支持向量机方法。将公交行程时间分为行驶时间和站台时间,用遗传算法训练参数,用支持向量机（SVM）进行学习和预测。利用上海某中运量公交线路11月的3天调查数据训练支持向量机模型,用另一天的数据进行验证。实验表明,基于遗传算法参数寻优的支持向量机模型跟实际更加匹配。

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区块链在金融场景里的安全分享

合约代码本身的安全，成为目前智能合约安全问题频发常见安全问题合约代码漏洞带来的安全损失巨大。目前主流的智能合约虚拟化技术基本都是近几年开发的，几乎没经历大面积商用的考验。合约最终是在一段独立的硬件环境中执行，因此硬件环境的安全未来也是智能合约安全需要加固的重要环节。

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参数化水平集活动轮廓模型的快速图像分割算法_陈红

为了提高图像分割的速度,提出一种参数化水平集活动轮廓模型的快速图像分割算法.该算法中的水平集函数由参数向量确定,而非带符号距离函数,降低了水平集函数的维度.将参数化的水平集函数嵌入到经典的LGDF（local Gaussian distribution fitting）模型中进行图像分割,不需要重新初始化和额外的正则项,同时可选择较大迭代步长.实验结果表明:所提方法能够有效地分割超声、CT和核磁等医学图像,与带有正则项的分割算法LGDF和最近提出的快速分割算法MSLCV相比,在保证分割精度的同时,计算速度得到了明显提高.

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炼钢转炉中干法除尘工艺的应用研究

以河钢集团唐钢公司第二钢轧厂炼钢转炉的干法除尘系统为研究对象，对其除尘机理、流程、应用难点等进行了分析，针对性地提出了千法除尘工艺优化方案，极大地提升了炼钢转炉的除尘效果，降低了工作时的能源消耗,具有极大的应用推广价值。

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【中安消.解决方案】超市安防监控解决方案

随着城市生活节奏逐渐变快，功能齐全、货源完备的大型超市逐渐取代了传统的百货商场，走入都市人的生活，成为城市人消费的重要场所。目前，广州已经开设好又多、岛内价、百佳等多个超市。国外一些成功大型超市也看好中国的潜在市场，开始进驻中国；国际排名第一的沃尔马已经在深圳成立了中国总部，家乐福、麦德龙等世界级超市也开始向中国进军。

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知乎推荐算法工程师面经分享

旨在为想了解推荐系统和机器学习的同学们提供一个快速入门的平台。专注于分享经典的推荐技术，致力于传播基础的机器学习、深度学习、数据挖掘、社交网络分析等方面的知识。

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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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中国城市人工智能发展指数报告（2025-2026）

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