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基于Wi-Fi指纹数据深度学习的室内定位系统研发

随着社会的不断进步与发展,未来城市所承载的人口会越来越多。目前,我国正处于城镇化快速发展的时期,为解决城镇化发展的难题,实现城镇的可持续发展,建设智慧城市已成为当今世界城镇发展不可逆转的历史潮流。在智慧城市的建设中,智慧楼宇是智慧城市的重要组成部分,对智慧城市建设的具有重要意义。在高度的城市化发展过程中,人们的室内活动空间变得越来越复杂和庞大,室内停车场、商业购物中心,机场等场所的室内定位需求日趋强烈,室内定位的需求前所未有高涨,这也是智慧楼宇、智慧城市建设的需求。全球定位系统定位技术性能、精度都很高,但是其无法穿透建筑物进行室内定位。

  • 2021-06-27
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面向智能制造服务的雾资源调度技术研究

智能制造开启雾计算分析时代,雾计算拉近物联网的终端设备数据与云中心之间的存储、传输和计算。随着智能制造、雾计算和物联网技术的发展,出现了越来越多的智能制造服务,包括工业大数据分析、智能维护和管理、弹性工厂和智能应用等。本论文分析了智能制造服务的特点和需求,提出了面向智能制造服务的雾计算架构。通过对智能制造服务应用进行分类和通信交互流程的设计,架构能合理提供智能制造的相关服务。此外引入雾群、雾单元节点、雾管理节点等网元实体,并提出一种雾资源管理的分群算法,有利于雾层资源的有效合作。基于提出的雾计算架构,本论文针对智能制造中的设备计算能力、时延需求、通信保障能力等特征,建立了约束任务下的雾计算资源调度模型,以时延和通信负载为优化目标,提出了两种雾资源调度算法,即 Pri-Min 算法和 ADGRS 算法(Adaptive Doublefitness Genetic Resource Scheduling)。

  • 2021-06-25
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数据结构超级有用文件.ppt

顺序栈:有元素个数的限制和空间浪费的问题。 链栈:没有栈满的问题,只有当内存没有可用空间时才会出现栈满,但是每个元素都需要一个指针域,产生结构性开销。 当栈的使用过程中元素个数变化较大时或不清楚栈元素个数时,用链栈适宜;反之,应该采用顺序栈。

  • 2021-06-25
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大数据分析方法与技术实务

大数据技术被设计用于在成本可承受的条件下,通过非常快速( velocity)地采集、发现和分析,从大量(volumes ) 、多类别( variety )的数据中提取数据价值( value),将是I领域新一代的技术与架构。

  • 2021-06-24
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大数据时代的人力资源管理

大数据作为一种数据集合,当我们使用这个概念的时候,实际包含有三层含义∶一是数据很大;二是变化很快﹔三是构成复杂。但是,大数据里面却蕴藏着大知识、大智慧、大价值和大发展。

  • 2021-06-24
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物联网各行业解决方案汇总

物联网通过传感器、射频识别技术、全球定位系统等技术,实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程,采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息,通过各类可能的网络接入,实现物与物、物与人的泛在链接,实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。

  • 2021-06-21
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第一太平戴维斯中国高密度核心区城市更新白皮书2021

不同高密度城市的密度表现有所差异。相对而言, 伦敦及东京人口分布更为均衡, 而纽约、香港、上海等城市则呈现中心区域高度聚集的分布特征,即一个或多个高密度核心区分布。

  • 2021-06-21
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互联网产品设计之美

互联网产品指通过互联网介质为用户提供价值和服务的整套产品体系,好的互联网产品有两个特性。互联网产品设计主要指通过用户研究和分析进行的整套服务体系和价值体系的设计过程。整个过程基于用户体验思想的设计过程,伴随着互联网产品周期进行一系列产品设讦活动。

  • 2021-06-17
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战,期望产业链各环节凝心聚力、携手并进,共同推动算力网络运载力质量不断提升,以网强算支撑产业应用创新,促进培育新质生产力,助力数字经济高质量发展!

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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点,围绕高收益场景验证技术能力,在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代,同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代,完善轻量化网络AI模型,夯实产业规模商用基础。

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数字化供应链的转型战略与架构设计

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