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基于 Kubernetes 与 OAM 构建统一、标准化的应用管理平台

特征一：通过原生的声明式 API 和插件体系，暴露面向最终用户的上层语义和抽象。 特征二：上层语义和抽象可插拔、可扩展，没有抽象程度锁定和任何能力限制。 一个构建“以应用为中心”的 Kubernetes 的标准规范与框架

  • 2021-05-06
  • 阅读374
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  • 24页
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《德胜钢铁集团信息化建设策划方案》（61页） -

品牌应该采取积极的对策措施，推动企业信息化的建设进程。品牌2.0理论指出，信息化建设是品牌母体树冠部分的支持网络，庞大的品牌识别系统必须对应有强大的信息化建设体系，如果信息化建设不能满足品牌识别系统的要求，品牌识别系统也将受到伤害，会自动调低到现有的信息化建设体系可以支撑的大小，这是品牌母体的自我调整过程。根据这个原理我们可以解释一种现象：为什么有的品牌进行了很好的品牌识别系统设计，初看起来是一个极具竞争力和发展前景的品牌，但却不能持久，并马上出现了负品牌效应（品牌的负面元素暴露进行损害品牌的美誉度）。

  • 2021-05-06
  • 阅读263
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  • 60页
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《皇朝家具EpicorERP实施信息化规划建议书》（47页）

所谓的家庭智能化就是通过家居智能管理系统的设施来实现家庭安全、舒适、信息交互与通信的能力。家居智能化系统由如下三个方面组成：1、家庭安全防范（HS）；2、家庭设备自动化（HA）；3、家庭通讯（HC）。 在操作上，智能家居包括信息平台和多媒体平台，整个系统像拥有了“大脑”，注重感知、探测和反馈能力。在这点上，智能家居像一个管家，通过采集海量的大数据对用户的兴趣爱好等基本信息进行分类，从而呈现有效精准的服务内容。例如智能灯泡不仅可以自动开关，还能根据情景设置不同的色彩、亮度，为用户提供人性化服务。

  • 2021-05-06
  • 阅读265
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  • 47页
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组网雷达协同干扰资源分配模型及算法_赵忠凯

针对多干扰机协同作战（Multi-Jammers Cooperative Combat,MCC）问题,研究如何在干扰资源有限的情况下对其进行充分的利用,从而获得最优的干扰收益。将雷达的威胁等级和几何精度因子（GDOP）结合作为目标函数,建立以干扰机时间利用率为约束条件的MCC问题优化模型。运用熵权法计算雷达脉宽、带宽、载频和重频的权重,并根据灰色关联相对贴近度确定雷达的威胁等级,采用离散的粒子群算法对模型进行求解。通过MATLAB仿真表明,该算法可以快速找到目标函数的最优解,得到最佳的分配方案,通过对结果的分析,进一步验证该算法的有效性和模型的可行性。

  • 2021-05-06
  • 阅读470
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基于改进栈式核稀疏深度模型的大规模极化SAR地物分类算法_肖茹

地物分类是极化SAR应用的一个重要分支。传统的地物分类方法需要提取特征,通过分类器进行分类。在栈式稀疏自编码模型的基础上,提出一种鲁棒的极化SAR地物分类算法。采用基于Morlet小波核的最小二乘支撑向量机代替深度模型中常用的Softmax分类器。通过与栈式稀疏自编码网络相结合,在一定程度上克服了传统极化SAR影像地物分类方法受相干斑噪声影响,且结果过于粗糙的缺点,保证了分类结果中非匀质区域的连贯性和匀质区域的一致性。真实极化SAR数据仿真实验结果表明,该算法可以有效地提高分类精度,降低相干斑噪声的对分类精度的影响。

  • 2021-05-06
  • 阅读405
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基于人工蜂群算法优化支持向量机的接地网腐蚀速率预测模型_刘渝根

为了提高接地网腐蚀速率预测的精确度,在建立预测模型的过程中,首先对接地网进行了基于电网络理论的腐蚀诊断过程,并以经过诊断之后确定的腐蚀支路位置为采样点。考虑到仅以土壤理化性质反映接地网腐蚀速率的局限性,在接地网腐蚀诊断结果的基础上,提出接地网电阻平均增长速率作为预测模型的输入特征量之一。建立了基于人工蜂群优化支持向量机的接地网腐蚀速率预测模型,测试结果显示相对BP神经网络模型和广义回归神经网络模型,所提模型的预测结果精确度和稳定性更高,表明了对于解决接地网腐蚀速率预测问题,所提模型具有良好的适用性。

  • 2021-05-06
  • 阅读394
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基于改进遗传算法的海上风电场消纳拓扑结构优化模型_赵东来

在对海上风电场功率汇集系统进行分析的基础上,建立数学模型对其经济性和可靠性进行综合评估,提出基于改进单亲遗传算法的海上风电场功率汇集系统拓扑结构优化模型。对包含多个海上变电站的大型海上风电场提出基于范式距离最优的区域划分方法。研究结果表明:所提出的模型可以在统筹优化经济性和可靠性的同时快速获得拓扑连接优化结果,与传统的遗传算法相比收敛速度更快,优化结果更好；通过对海上风电场经济性和可靠性的权重赋值,还可得到不同权重下的拓扑结构优化结果,从而为大型海上风电场建设中的功率汇集系统拓扑优化提供参考。

  • 2021-05-06
  • 阅读407
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基于粒子群算法改进最小二乘支持向量机的工程投资风险评价模型_唐碧秋

为了有效控制工程投资风险,有预见性地采取风险应对策略,通过粒子群算法优化最小二乘支持向量机的核函数参数和正则化参数,构建了一种工程投资风险评价模型。分别采用WBS和元分析法分析工程项目投资环境面临的内部和外部风险因素,并建立投资风险评价体系。根据工程实际情况采用专家打分法对17个已完工项目和4个新开工项目进行投资风险因素打分,将打分值归一化处理后作为最小二乘支持向量机的输入向量,4个新开工项目的风险评价值作为输出向量,根据评价值确定其对应的风险等级。结果表明,粒子群改进最小二乘支持向量机模型预测的平均误差为2. 48%,能够较准确地评价投资风险等级,为工程投资风险控制提供参考依据。

  • 2021-05-06
  • 阅读416
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