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海量数据下线性混合效应模型的估计算法_耿俏

基于以往文献提出线性混合效应模型参数的三步估计方法,避免了繁杂的极大似然估计迭代步骤。同时为进一步解决海量数据下计算估计量时存在的存储瓶颈及计算时间过长问题,在海量纵向数据的两种不同数据格式下,分别基于三步估计方法利用分治算法计算模型参数的估计量。数值模拟和实证分析结果表明,本文所提出的三步估计方法和估计量的分治算法可以减轻计算负担,减少占用内存,解决内存不足的问题,并提高计算速度。

  • 2021-05-06
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基于进化算法和水质模型的河口污染物溯源方法_孙杰

近年来河口地区水体污染突发事件日益增多,快速识别污染源发生的位置、时间和总量,对于防控措施的制定具有重要的研究价值。为此基于河口地区潮流动力特征,通过变量解耦、优化遗传算法和水质扩散模型,提出了一套适用于河口地区的溯源方法。通过引入基于拉格朗日方法的大尺度粗筛,明确溯源范围;再基于考虑权重系数的遗传算法和适应度指标法,进一步优化污染源位置和发生时间;最后基于解耦模型实现泄露总量的判定,确保了计算效率和和预测精度。模型进一步应用于福建省泉州湾河口地区的污染源识别。研究结果表明,模型在单观测点信息源的情况下,仍具有良好的鲁棒性和溯源准确性,若观测点增加,通过交叉验证可消除观测误差的影响,给出更为准确的溯源结果,证实该方法不受限于实测数据源的多少,具有较好的推广和应用性。该方法可以辅助河口及海岸地区水污染的快速溯源和调查取证,协助相关部门采取必要措施减轻水污染造成的不利影响。

  • 2021-05-06
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应急物资运输路径多目标优化模型及求解算法_李卓

针对应急前期运输商自有车辆不足的实际背景,采用自有车辆和第三方租用车辆共同配送的运输模式,对混合车辆路径的组合优化问题进行研究。首先,考虑需求点和运输商的不同利益诉求,以系统满意度最大、系统配送时间和总成本最小为优化目标,建立带软时间窗的多目标混合车辆路径优化模型。其次,考虑NSGA-Ⅱ算法在求解该类问题时收敛性差和Pareto前沿分布不均匀的缺点,将蚁群算法的启发式策略和信息素正反馈机制用于生成子代种群,非支配排序策略模型用于指导算法的多目标择优过程,并引入变邻域下降搜索以扩大搜索空间,提出求解多目标的非支配排序蚁群算法以突破原有算法瓶颈。算例表明:构建的模型可对决策者在不同的情境下依据不同的优化目标选择合理的路径提供参考,提出的算法在求解不同规模的问题和不同分布类型的问题中均表现出较好的性能。

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15分钟打造你自己的小程序

阿里云小程序 Serverless 提供包括云函数、数据存储、文件存储等一整套后端服务。开发者通过 API 方式即可获取云函数、数据存储、文件存储、音视频、图像处理等服务,不需要关心服务器或底层运维设施,可以更专注于代码和业务本身。

  • 2021-05-06
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Alluxio On Kubernetes_车漾 范斌

数据访问的新挑战:1.强大的算力需要匹配的I/O吞吐;2.计算存储分离导致I/O延迟;3.单机缓存无法满足海量数据加速。 Alluxio - 分布式缓存的领导者:面向大数据和AI应用的内存级数据编排系统。

  • 2021-05-06
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Dubbo3.0的演进及多语言解决方案的实践-展图

Dubbo 3 背景:? 内部Rpc框架(HSF) 使用Dubbo3.0作为基础,开始在内部落地 ? 云原生时代到来? 互通的价值:Dubbo/Spring Cloud/gRpc? 技术先进性:多语言,协议的开放性,多端的支持,流量控制等

  • 2021-05-06
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EMR弹性低成本离线大数据分析最佳实践

EMR的所有云盘和本地盘都会在节点释放的时候清除数据,磁盘无法独立保存下来并再次使用。Hadoop HDFS会使用所有的数据盘作为数据存储;Hadoop YARN也会使用所有的数据盘作为计算的临时存储。当业务数据量并不太大(TB级别以下)的时候可以使用云盘,IOPS和吞吐相比本地盘都会小些;数据量大的时候,推荐使用本地盘,EMR会维护本地盘的数据可靠性。如果发现在使用中明显的吞吐量不够用,可以切到本地盘的存储上。

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制造企业如何应用大数据技术?

制造业是国民经济的主体,是立国之本、兴国之器、强国之基。IT行业在制造业的革命过程中发挥了巨大的作用。自动化和机械化的流程产生了大量数据,但大多数制造业者并不能很好的使用这些海量数据。如何充分挖掘海量数据的价值,利用大数据分析技术指导企业经营决策,已成为制造企业最为关注的问题。大数据作为新一代信息技术的关键,逐渐成为新一轮产业革命的核心。

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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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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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2026年6月汽车经销商库存预警指数报告

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