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网络协同设计过程的任务分解算法模型研究_冯子扬

云制造通常需要云端资源协作完成一项任务,为了进行云制造任务的分解,以实现合理的资源匹配,文中首先充分考虑了云环境下的任务属性,研究了基于物元模型的任务表达方法;其次,对传统的顺序任务分解方法(OTD)进行改进,来修正不可行解来获得可行解,增加了解的多样性,避免了分解失败重新启动分解程序而消耗的时间和精力;最后,以固定卷扬式启闭机的云环境下制造任务为例,对所研究的方法进行了验证。

  • 2021-04-20
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基于建筑平面图的室内空间拓扑模型自动生成算法_韩李涛

针对以建筑平面图为数据源构建室内导航模型时,建筑平面图缺少拓扑信息,尤其是缺少对房间、走廊等多边形对象拓扑描述的问题,本文提出了一种自动化构建室内空间拓扑模型的算法。该算法首先根据CAD建筑平面图的基本特征,将墙线抽象为弧段,门窗抽象为点,房间抽象为多边形;然后从起始墙线出发,将该墙线顺时针或逆时针遇到的第一条墙线作为目标房间或走廊的第一条边,依次类推,直至回到起始墙线,则完成一个房间或走廊的提取;重复上述过程,直到所有墙线均被标记两次,说明所有房间或走廊提取成功,完成墙线与房间、走廊之间的拓扑连接关系自动建立。门窗与房间之间的拓扑关系则是根据门窗与墙线的拓扑关系,推导出门窗与房间之间的拓扑关系。以某大学教学楼的建筑平面图为例进行试验,试验结果表明本文算法能够有效实现室内空间拓扑模型的自动生成。

  • 2021-04-20
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基于BP神经网络算法的脱磷转炉终点磷含量预报模型_周朝刚

为更准确地预测脱磷转炉冶炼终点钢水磷含量,选取某钢铁公司冶炼DC04钢种作为研究对象。根据工业试验得到的铁水条件、造渣料及吹氧量等工艺参数,利用灰色关联分析法得到各工艺参数关于脱磷转炉终点磷含量的灰色关联度,并结合BP神经网络算法建立关于脱磷转炉冶炼终点磷含量的预报模型。通过不断优化,使该模型实现预测脱磷转炉终点w(P)误差值分别在±0.004%、±0.006%和±0.008%时,命中率达到83.33%、90.00%和93.33%。通过该模型在现场的应用,可为钢铁企业更准确和快速的确定终点磷含量提供技术参考。

  • 2021-04-20
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基于PSO_LSSVM算法的表面粗糙度预测模型与应用_杨钊

为便于选取合适的切削参数,以满足期望的加工表面质量要求,提出一种最小二乘支持向量机(LSSVM)和粒子群优化(PSO)相结合的表面粗糙度预测模型。以预测精度和收敛速度为指标,对比PSO-LSSVM模型与支持向量机、人工神经网络和遗传算法优化BP神经网络模型的优劣。结果表明:PSO-LSSVM模型具有较高的预测精度和较快的收敛速度。基于MATLAB GUI搭建了表面粗糙度预测与参数优化应用系统。该系统具有较好的实用性,可实现简单、快速预测表面粗糙度,帮助决策人员灵活选取切削参数。

  • 2021-04-20
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常见户型疑难杂症解决方案

每个人都希望自己买的房子十全十美,有好位置还有好户型!但是...主要这不是,钱包不允许么。 由于各种各样的原因,咱们买的新房,难免会有一些不完美;今天,咱们就来讲讲那些常见户型缺陷的解决方案。

  • 2021-04-20
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智慧城市物联网解决方案

智慧城市综合运行管理平台通过将物联网采集到的城市多维度信息以及政府各职能部门的业务数据进行统一汇聚和资源整台,实现了在一个统一的平台,用一-张GIs地图展示和分析与城市事件相关的所有信息。有效避免了一-直以来政府各职能邮门之间彼此封闭自2己的数据资源和业务系统所带来的数据孤岛问题。利用平台的大数据处理能力对多维度的城市信息进行全局化的关联分析,使城市决策更加智能,业务管理更加高效。

  • 2021-04-20
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5G+未来社区

从 1G 到 4G,移动通信技术保持了大约每十年更新一代的节奏,随着 2019 年 5G 商用牌照发放,中国正式迎来 5G 时代。5G 作为最新一代的无线通信技术,其超高速率、超低时延、超大连接特性将对智慧城市建设产生巨大的影响。以其为基础的泛在传感网络将实现智慧城市万物互联,人、机、物深度融合发展;同时,与物联网、云计算、大数据、人工智能等为代表的新一代信息技术的深度融合,将催生出众多新兴的城市应用场景和创新管理模式,为智慧城市的建设带来更多可能性。

  • 2021-04-20
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《中华人民共和国数据安全法(草案)》全文发布

早在2015年,中央决策层就已经开始关注数据安全问题。当年印发的《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》提出,要“科学规范利用大数据,切实保障数据安全”。一年后,中共中央总书记习近平在“4·19讲话”中指出:“要依法加强对大数据的管理,为《数据安全法》的立法工作定下了基调。

  • 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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智能体与传播应用研究报告

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智能微电网发展关键问题研究

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中国工业软件行业发展研究报告:慢行业下需坚守长期主义之路

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