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新型智慧城市大数据建设和运营综合管理平台建设方案

针对智慧城市建设特征与面临的挑战，依托具有自主知识产权的核心技术、产品以及丰富的行业应用服务经验，提出“优政、兴业、惠民”的新型智慧城市建设理念，把新型智慧城市作为城市发展的全新模式，构建智慧城市新生态圈，拓展新空间，优化新治理，触达新生活，从而重构人与服务、人与城市、人与社会、人与资源环境、人与未来关系的可持续化经济社会发展新形态。

  • 2021-06-17
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【完整版】2020-2025年中国互联网音乐教育行业市场细分策略研究报告

全球VC资本退潮，投资从用户逻辑，向价值逻辑回归,相比全球，中国风险投资市场衰退更严重，创业企业强者生、平者让、庸者亡市值最高的50家互联网企业总市值近6.8万亿美元，同比增长6.6%.

  • 2021-06-17
  • 阅读169
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【行业研究】-2020中国互联网发展趋势报告

全球VC资本退潮，投资从用户逻辑，向价值逻辑回归 相比全球，中国风险投资市场衰退更严重，创业企业强者生、平者让、庸者亡市值最高的50家互联网企业总市值近6.8万亿美元，同比增长6.6%

  • 2021-06-17
  • 阅读152
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基于Logistic模型和随机差分变异的正弦余弦算法_徐明

针对标准正弦余弦算法（Sine Cosine Algorithm,SCA）处理全局优化问题时存在收敛速度慢、易陷入局部最优和求解精度低的缺点,文中提出了一种基于非线性转换参数和随机差分变异策略的改进正弦余弦算法（LS-SCA）。首先,设计一种基于Logistic模型的非线性转换参数策略以平衡算法的全局搜索和局部开发能力；其次,引入随机差分变异策略以增强种群的多样性与避免算法陷入局部最优；最后,将非线性转换参数和随机差分变异策略进行融合。一方面,选取12个标准测试函数进行全局寻优的仿真实验。结果表明,与其他SCA类算法和最新智能算法相比,LS-SCA在收敛精度和收敛速度指标上均能达到较优的效果。其中,随机差分变异策略对LS-SCA全局寻优能力的提升尤为明显。另一方面,利用LS-SCA优化神经网络参数解决了两类经典分类问题。实验结果表明,与传统的BP算法和其他智能算法相比,基于LS-SCA的神经网络能达到较高的分类准确率。

  • 2021-06-17
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南京市麒麟科技创新园智慧城市

在南京市政务数据中心建设的基础上，打造政务信息服务平台，并进一步开发智慧城管系统、智慧市政管理系统、智慧应急系统等。同时,从城市空间上注重行政用地的集中紧凑布局。

  • 2021-06-17
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基于无监督学习的二维工程CAD模型端到端检索算法_曾凡智

针对企业产品制造过程中海量的计算机辅助设计（Computer Aided Design,CAD）模型的高效检索难题,文中研究了一种基于二维CAD模型内容特征的检索算法,构建了一个可用于CAD的DXF格式源文件模型库的检索系统原型。首先,通过对二维CAD模型的DXF文件结构进行分析,来研究模型中的图元规律并进行形状重构；其次,依据图元特点,提出了基于统计直方图、二维形状分布和傅里叶变换共3类内容特征的提取方法；最后,设计了基于无监督学习的多特征融合框架及相似度计算方法,从而提取出了模型的融合特征描述子并实现了二维CAD模型检索。实验结果表明,文中提取的融合特征相较于单一特征包含了更加丰富的内容特征且具有高效的鉴别力。该系统可以直接应用于产品个性化定制、设计重用等方面,有助于企业进一步提升智能制造能力。

  • 2021-06-17
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基于MASD_TPM模板匹配算法的股市决策模型_史建楠

股票市场的形态分析和趋势预测是时间序列研究领域重要的研究方向。针对股票市场价格形态复杂,转折点形态预测困难的问题,文章提出了一种多尺度自适应模板匹配算法（MASDTPM）来识别股票价格的形态走势。该算法在传统的模板匹配技术（TPM）中引入了匹配序列长度控制和插值重采样来避免匹配形态单一的问题。结果显示,基于该算法构建的决策交易模型在上证50等相关指数上能较为准确地识别市场价格的旗型形态,其收益超过多组对比模型平均水平。

  • 2021-06-17
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交互多模型无迹卡尔曼滤波算法预测锂电池SOC_陈德海

在动力电池荷电状态（state of charge,SOC）预测方法中,针对安时积分法存在累计误差、拓展卡尔曼滤波算法估计结果发散等问题,本文提出了基于交互多模型无迹卡尔曼滤波（IMM-UKF）算法的SOC估计策略。首先建立二阶RC电池等效模型,利用含有遗忘因子的递推最小二乘法在线辨识电池等效模型参数,考虑电池在不同倍率状态下放电引起电池实际容量的变化和传感器的噪声,通过建立大电流、中电流、小电流3个不同参数的电池模型,然后研究三个模型之间马尔科夫链,根据先验信息确定各模型之间的转移概率和模型概率,最后搭建Matlab仿真模型,其实验结果表明IMM-UKF估计平均误差在1%以内,算法的自适应性增强,预测精度提高,较目前主流的预测方法有更好地预测效果。

  • 2021-06-17
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