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基于动态特性研究的堆内测量格架组件试验件优化设计

作为一种新的设计,CAP1400 堆内测量格架组件的流致振动需要进行试验验证。研究过程中,分析了堆内测量格 架组件的振动特性,通过湍流随机振动分析发现堆测导管响应最大,在此基础上分析各阶模态对堆内测量格架组件流致 振动的贡献,提取出其主要模态,作为试验件模型优化的依据。 随后共提出了四种简化模型,通过对比简化模型和实际结 构的模态频率和振动响应, 确认了简化模型的合理性; 综合考虑经济型和准确性, 选择了一种最优的简化模型,为 CAP1400 堆内测量格架组件流致振动试验件的设计提供支持。

  • 2021-05-12
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基于AI技术的轨道站点影响区土地利用研究

城市轨道中心型影响区的土地利用规划是 TOD 研究中的重要内容。本文根据站点影响区“节点—场所”的双重特性确定土地利用指标因子,设计了基于 GIS 的站点影响区土地利用数据库框架,进而提出了“在较少样本条件基于 BP 人工神经网络的站点影响区土地利用预测模拟”和“在大量样本条件下基于深度神经网络的站点影响区土地利用规划方案生成”两条技术路线,探索了运用人工智能技术进行站点影响区土地利用研究的跨学科方法,为站点影响区土地高效利用和集约发展提供了可行的技术方法和研究思路。

  • 2021-05-12
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城市独居老人AI智能音箱交互设计——以小米音箱小爱触屏超级通话版为例

了解独居老人对AI音箱交互设计的针对性需求,为独居老人今后的生活带来便利。为未来人工智能音箱的老年适用人群的针对性开发提供可行性参考。阐述了独居老人的概念和意义,对独居老人的一般衰老特征进行了需求分析,分析小米小爱触屏音箱超级通话版现有交互特性,对比得出结果。现有交互设计无法满足城市独居老人的生活需要。针对现有不足提出实质性建议,为人工智能音箱未来发展提供了改进方向。

  • 2021-05-12
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浅谈媒体行业的中台建设思路

智媒时代,为了快速响应业务需求,在媒体技术领域,“中台”的建设成为近年来行业讨论的重点。本文以媒体行业中台建设的痛点出发,围绕媒体业务需求进行规划,通过总结自己的中台建设实践与思考,以期为推动媒体技术创新与发展助微薄之力。

  • 2021-05-12
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AI预测蛋白质结构,哈萨比斯认为这一切只是开始

借助人工智能,或许能揭开有关生命运作方式的部分奥秘。” 戴密斯 ? 哈萨比斯(Demis Hassabis)是人工智能公司DeepMind的联合创始人。他领衔的团队近期解决了生物学的一大艰深问题。

  • 2021-05-12
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基于OpenVINO的情绪识别反馈康复训练系统设计

设计基于开放视觉推理和神经网络优化(OpenVINO)人工智能工具套件的情绪识别反馈康复训练系统,方便康复人员在可调难度的游戏场景中进行康复训练,并可根据其情绪进行难度调整。方法:建立基于OpenVINO人工智能工具套件及Pygame程序模块的康复训练系统架构,利用Python的OpenVINO引擎进行情绪识别系统设计,利用Python的Pygame构建游戏场景。

  • 2021-05-12
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人工智能果蔬精准化种植技术的研究

当前智慧温室大棚系统过程数据利用率低,种植经验与果蔬生长过程数据无法关联,导致无法更好的控制果蔬生长过程。文章通过向量机等人工智能算法,对果蔬生长过程环境参数进行跟踪和分析,动态选取策略子项进行组合,运用各种环境数据训练多类别、分类回归器和相邻模型的一致性的方法,实现温室大棚果蔬的种植环境的优化。实验证明,该方法能够有效地提升果蔬的成熟质量和有效控制生长周期,对果蔬的种植方法有较好的改进

  • 2021-05-12
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基于AI神经网络业务预测的网络容量规划方法研究

本文在无线数据业务需求爆发增长的背景下,基于业务发展趋势提出适用于无线网络容量规划的神经网络预测模型,创新采用数据增量与循环迭代预测方法,提升业务预测精度,并将预测结论应用于无线网络容量规划中,指导网络资源合理配置。

  • 2021-05-12
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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全球热泵行业数据发展报告(简介版)

数据来源链:空气源热泵主机厂家、上下游产业链企业、市场经销商、第三方相关机构,所涉及到的金额均为2023年自然年收入, 均为不含税销售收入。

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人工智能行业-2026年人工智能趋势研究

感觉ChatGPT横空出世仿佛是上辈子的事情,但自从生成 式人工智能(AI)革命全面展开,也仅仅过去了三年。从 那时起,无数新平台和用例如雨后春笋般涌现,品牌和用 户对生成式AI的理解也在稳步演变。

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人工智能在玩具箱中:父母如何看待针对儿童的AI玩具

智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品,被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能 力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪,父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及 模拟社交或情感反应的挑战(赫斯和梅辛格,2025;拉德斯基,2025;苏金德,2025)。与此同时,该领域的早期安全 检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出,部分智能玩具收集儿童敏感数据,比如儿童的声音和对话, 在测试中,这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容(穆雷等人,2025)。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题 ,也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。

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