基于GA-PSO融合算法的开采沉陷Richards预计模型参数优化

在矿区开采地表沉降动态预计模型建立过程中，针对 Richards 时间函数模型参数在地质采矿条件复杂情况下难以一次性准确求取的问题，采用遗传粒子群（Genetic Algorithm Particle Swarm Optimization，GA-PSO）融合算法对 Richards 模型参数进行动态修正，建立了一种基于 GA-PSO 融合算法的 Richards 时间函数参数优化模型。通过与传统 GA 算法和变步长果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization，FOA）进行比较，结果表明：GA-PSO 算法对Richards 模型参数优化效果良好。通过单点举例和选取部分特征点验证的方法，得出 GA-PSO 算法模型在各个时期的预计中误差最大为 14.43 mm，最小中误差为 1.48 mm，最大平均误差为 11.16 mm，最小平均误差为 1.23 mm，且GA-PSO 算法模型精度高于拟合模型和变步长 FOA 模型。研究表明：经过 GA-PSO 算法优化参数后的 Richards 模型能够更加高效，有助于精确构建矿区地表移动动态预计模型。

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华为公司智慧城市”业务解决方案

智慧城市需要打造一个统一平台，设立城市数据中心，构建三张基础网络，通过分层建设，达到平台能力及应用的可成长、可扩充，创造面向未来的智慧城市系统框架。

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基于向量空间模型的个性化网页搜索算法研究

为解决信息检索时不同用户对搜索结果有不同期望的问题，提出了一种基于向量空间模型的个性化网页搜索算法。针对用户不同兴趣，利用用户画像能够更加全面地表示用户兴趣的特点，通过向量空间模型建立用户画像来表达用户兴趣，结合传统的网页排序算法得出最终的网页排序结果。对于不同用户可得到不同的网页搜索结果，排序靠前的网页中符合用户兴趣的网页数量增多。通过对模拟网页搜索实验结果的分析，证明所提算法较传统 PageRank 算法在个性化网页搜索方面有所提高。

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智慧城市信息系统解决方案467页

随着经济的不断发展，仪陇县以改革创新为动力，深入推进法治仪陇建设，贯彻落实《四川省依法治省纲要》，积极加速城市发展。按照城市管理工作数字化、现代化、法制化的要求，不断深化城市管理的改革，大力促进信息消费。通过广泛宣传、完善规章、狠抓督查，各项工作取得了新进展，城市管理整体水平有了进一步提高，市容环境面貌明显改善。

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智慧城市信息化系统总体设计

智慧城市集聚人的智慧，赋予物以智能，两方面互存互动、互促互补，以实现经济社会活动改善民生，最优化的城市发展新模式和新形态。其根本是要以人为本，汇人之慧，赋物以智，互促互补，实现经济社会活动最优化。

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人工智能背景下职业教育变革及模式建构

职业教育已然成为教育的重中之重，发挥职业教育的作用，离不开科技的赋能。职业教育已然成为教育的重中之重，发挥职业教育的作用，离不开科技的赋能。

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_智慧教育时代我国人工智能教育应用的发展路径探究——美国《规划未来,迎接人工智能时代》报告解读及启示

人工智能技术的应用渗透到各行各业，教育作为关乎国际民生的核心，利用人工智能促进教育公平似乎是题中应有之义。

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电子商务平台可行性分析报告

中国是世界上最大的服装消费国，同时也是世界上最大的服装生产国，但中国服装产业整体发展很不平衡。广东、江苏、浙江、山东、福建、上海等东南沿海省份所生产的产品占据了全国80%以上的市场份额。而中西部地区的服装产业则还非常的落后。各服装企业之间的竞争也还停留在比较低层面上，主要还停留在价格、款式等方面的竞争，绝大多数服装企业的产品销售还是以批发市场的大流通为主。

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