基于改进粒子群算法的电流互感器J-A模型参数辨识

：在应用Jiles—Atherton（J—A）磁滞模型对电流互感器的磁滞回线进行分析时，需对J—A磁滞模型中5个关键参数进行精确识辨。针对目前辨识方法存在的计算时问长和寻优能力差等问题，提出了一种改进的粒子群算法对J—A磁滞模型中的关键参数进行辨识。该算法将遗传选择策略引入到粒子群算法中，通过增加粒子群的多样性来提高了算法全局搜索能力，从而提高J—A磁滞模型关键参数辨识的准确度。文中对比分析了所提改进算法（GSS—PS0）与其他智能算法对J—A磁滞模型的关键参数辨识速度与准确度。结果表明，改进的算法得到的磁滞回线与实测磁滞回线的误差最小，且识别效率较高，证明了该算法在J—A磁滞模型参数辨识中的准确性和有效性。

2021-06-18
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一种工业互联网用设备安全监控装置

本实用新型公开了一种工业互联网用设备安全监控装置，包括连接座，所述连接座的前端设有连接杆，所述连接杆的前端设有调节装置，所述调节装置上设有对称的固定装置，所述固定装置上设有监控器，所述固定装置上端部位之间设有挡雨装置 ,所述调节装置由调节柱和转动柱共同组成的。本实用新型所述的一种工业互联网用设备安全监控装置，通过安装的调节装置使操作人员在对该种设备进行拆卸安装时更加简便并且在对设备进行固定安装后还对设备的监控方位进行实时调节，安装的挡雨装置可以解决在特殊地区的特殊天气对设备进行挡雨、挡冰雹等并对设备进行有效的防护，安装的固定装置用于对该种监控设备的安装的固定。

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基于遗传算法优化投影寻踪模型的洋河健康评估

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2021十大技术趋势观点白皮书

白皮书提到，今年正值“十四五”开局之际，数字经济成为拉动社会经济增长的重要引擎，数字中国建设的长远目标为人们的生产和生活构筑了美好的数字生活新图景。面向未来数字化发展大趋势，各行业有必要携手激活数据要素潜能，加快建设数字经济、数字社会，以数字化转型整体驱动社会生产方式、生活方式和治理方式变革。这其中，打造完善的新型数字基础设施成为推动数字经济发展的关键，以云计算、5G、AI等为代表的数字技术加速融入各行业，成为驱动产业转型升级的重要力量. 白皮书指出，“新基建”新技术的落地开花，可连接终端量迎来全新突破，数据量、网络流量呈爆炸式增长。2021年，全行业将逐步迈向高质量精品网络，深化行业虚拟专网在重点行业的部署，深入推进云网融合，加强关键信息基础设施安全保障等，全方位推动新型基础设施建设。未来，新技术还将助推各行业全面打造数字经济新优势，充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态、新模式，壮大经济发展新引擎。

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Norm-DP模型行人检测优化算法

统深度金字塔模型作为一种有效的行人检测算法备受关注，融合可变形部件模型和卷积神经网络模型，但特征提取部分使用的算法像素区域的大小不同，导致模型之间不能完全融合，在行人数量多、姿势复杂和有遮挡情况时的检测效果不理想。因此，提出一种基于规范化函数的深度金字塔模型（Nom．DP）算法，使用规范化函数融合可变形部件模型和卷积神经网络模型，直接从金字塔特征中提取正负样本，使用隐变量支持向量机进行模型训练，结合柔性非最大抑制（soft．NMS）算法和边界框回归（BBR）算法对定位框进行优化。分别使用INRIA和Ms cocO数据集进行实验验证，在行人数量多、姿势复杂和有遮挡情况时，检测精度高于最优的可变形部件模型算法、卷积神经网络算法、深度金字塔模型算法和结合区域选择的卷积神经网络算法。

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数据中心产业发展指数（2021年）

随着新基建以及5G等新一代信息技术快速发展，数据中心产业发展面临新的机遇和挑战，各省加快数据中心建设部署和优化。为从宏观角度分析、洞察全国及各省市数据中心产业的发展情况，中国信息通信研究院（云计算与大数据研究所）联合业界各方构建了数据中心产业发展指数（2021年），从发展规模、发展质量、发展环境等不同维度评价全国31个省市的数据中心产业发展情况，为业界提供数据中心产业发展全新视角，为各省数据中心产业发展规划，政策引导提供有力支撑，助力我国数据中心产业高质量发展。

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智能+工业互联网平台白皮书

白皮书提到，随着新一轮科技革命到来，这些早期积累的“知识 + 技术”成为核心优势，固化到工业软件、芯片、工业母机和商业咨询服务等载体中，继续掌控着全球各产业链高价值环节。人工智能、 5G 等新技术的涌现，使得我们能够构建起覆盖面更全、效率更高的感知网，并基于采集到的人、机、物大数据，培育出以机器“大脑”为载体的工业知识学习和应用能力。这为打破国外工业制造领域的垄断优势，实现弯道超车提供了全新的机遇和可能。

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智慧城市应急联动指挥平台系统工程建设方案

项目建成后将会使城市综合治理能力得到极大的提高，主要针对历史纪念建筑物、特殊保卫场所、公共场所、治安、交通处罚场所和繁华街道,建立起防范、控制与打击于一体的完整链条,形成打防控一体的网络防范体系。使国家和人民生命财产免受损失具有重要的意义,而且对促进当地经济的发展以及社会稳定具有重要的意义。

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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

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