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基于线性规划数学模型算法的沿江地区箱梁预制场砂石料供应研究_赵运铎

箱梁预制场的砂石料供应方案是箱梁预制的重要环节,合理的砂石料供应方案对降低工程建设项目的冗余成本具有重要意义。文章主要通过实际调查资料,分析了汽车运输和船舶运输砂石料的运距分界点,通过运筹学线性规划模型解决箱梁预制场的砂石料供应问题,并通过实际算例验证数学模型解决箱梁预制场碎石供应的可行性,对比供应方案和不同运输方式碎石供应的差异,便于施工管理企业进行箱梁预制场的当地料供应决策。

  • 2021-04-20
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混沌鲸鱼优化算法及其在有限元模型修正中的应用_赵宇

为提高基本鲸鱼优化算法的搜索速度和寻优性能,提出了一种基于混沌映射的鲸鱼优化算法.该算法分别采用5种混沌映射扰动的惯性权重以协调算法的全局和局部搜索能力,通过测试函数对比得出,5种混沌映射均能提高算法的寻优性能,尤其是Gauss映射;最后,将加入Gauss映射的鲸鱼优化算法用于有限元模型修正问题中.仿真结果表明,改进后的鲸鱼算法能进一步提高模型修正精度.

  • 2021-04-20
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OPPO数仓与数据湖融合架构升级的实践与思考

OPPO数仓与数据湖融合架构升级的实践与思考 数据仓库和数据湖方案在快速演进和弥补自身缺陷的同时,二者之间的边界也逐渐淡化。云原生的新一代数据架构不再遵循数据湖或数据仓库的单一经典架构,而是在一定程度上结合二者的优势重新构建。在云厂商和开源技术方案的共同推动之下,2021 年我们将会看到更多“湖仓一体”的实际落地案例。

  • 2021-04-20
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大数据发展七大趋势

大数据发展七大趋势 由于深度学习,通用人工智能逐渐成为可能。深度学习是机器学习的一个子领域,灵感来自人类大脑神经网络,其目的是创建可以在大量数据中寻找规律的人造神经网络。由于全球科学家都能访问更强大的计算能力和大数据集,深度学习正变得越来越普及。

  • 2021-04-20
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大数据运维实战,Kudu性能测试

大数据运维实战,Kudu性能测试 日益增长的用户数量导致每日数据量不断增长,当前的集群面临严峻的处理能力和稳定性的挑战,需要调整相应的参数进行优化,需要进行kudu性能测试。

  • 2021-04-20
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谷歌AI新成果:可实现实时视图合成

谷歌AI新成果:可实现实时视图合成 视图合成是一种计算机视觉技术,它利用观察到的图像来恢复 3D 场景表示,并能在新的、未观察到的视点上渲染场景。近年来,神经体积表示技术的应用取得了显著进展

  • 2021-04-20
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含蒸汽蓄热器的工业蒸汽系统发电灵活性量化

城市作为能源消费的主体,聚集了全球50%以上的人口,消耗了80%的一次能源,产生了75%的碳排放。随着“碳达峰、碳中和”目标的提出,中国能源领域将迎来一次根本性变革。城市能源系统的智慧低碳转型对于中国实现温室气体减排目标,促进经济绿色、高效发展具有重要意义。近年来,在城市能源系统评估分析、优化运行、规划设计、应用实例等领域涌现出大量优秀成果,为加快全球能源互联网建设,推动清洁可再生能源利用提供了理论和技术支撑。

  • 2021-04-20
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互联网+_智能供热系统在集中供热中的研究与应用

在工业物联网时代,“互联网+”技术的引进有助于从系统工程层面提升集中供热系统的生产、运行、管理和服务水平。为集中供热领域提出一套“互联网+”智能供热系统,将集中供热物理系统和信息系统深度融合,形成“数字孪生”新型应用模式。以“热源—热网—热力站—用户热力输送”为主线,采用B/S架构,形成由数据感知层、数据采集层、数据访问层、业务逻辑层、表示层与终端访问层组成的智能供热系统。在某源网一体基层热电企业实现了“互联网+”智能供热平台示范建设应用,建设了全网水力平衡分析、源网一体化协同调度、能耗统计与分析、经营收费管理、客户服务管理等子系统模块,在供热指标能耗降低、经营成本节约、工作效率提高和服务质量提升方面取得了显著成效。

  • 2021-04-20
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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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数据中心机房建设方案2026

数据中心是国家标准《数据中心设计规范》GB50174-2017新版规范重新定义的专业名词。数据中心的定义:为集中放置的电子信息设备提供运行环境的建筑场所可以是一栋或几栋建筑物,也可以是一栋建筑物的一部分,包括主机房、辅助区、支持区和行政管理区等。灾备数据中心用于灾难发生时,接替生产系统运行,进行数据处理和支持关键业务功能继续运作的场所。

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