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基于贝叶斯算法的岸边集装箱起重机有限元模型修正

依据贝叶斯统计方法结合马尔科夫蒙特卡洛模拟(MCMC),提出了一种高效的基于贝叶斯概率分布的智能有限元模型修正方法,主要针对存在不确定性因素的模型修正。结合马尔科夫蒙特卡洛抽样中的 MH 算法解决了贝叶斯模型修正计算效率低下的问题。建立了 HIT101 号岸边集装箱起重机有限元模型,将岸边集装箱起重机结构的约束考虑为大车与轨道支座的刚度系数及码头弹性系数,结合现场实际运行模态测试响应结果对模型的弹性模量、各部件密度、码头弹性系数、轨道处扭转弹簧刚度进行了贝叶斯修正,提高了有限元模型的精度,验证了基于贝叶斯模型修正方法在大型复杂结构上应用的有效性。

  • 2021-04-17
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居民小区数字安防监控系统设计方案

广州莱安智能化系统开发有限公司成立于是2002年,专业从事数字网络视频监控系统、智能视频分析、机房动力环境监控、机房建设、雷达测速、闯红灯电子警察抓拍、电子治安卡口、智能控制等智能化系统开发的大型综合型企业,欢迎来电洽谈业务!

  • 2021-04-17
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旅游城镇路网多目标优化模型及算法设计

为缓解旅游城镇的交通拥堵问题,提出将宏观交通仿真软件与启发式算法相融合进行路网优化设计.基于旅游城镇的交通流特点,将旅游城镇路网优化问题抽象为多目标优化模型进行研究.以路网中各条路段饱和度系统最优及投资成本最低为目标,建立多目标优化模型,寻求交通拥堵治理与道路资源投入博弈中的最优平衡点.运用TransCAD仿真软件,采用用户均衡模型对初始路网进行流量分配,基于遗传算法进行模型算法设计,编写Matlab算法程序求解模型.通过多次算法实验并对比分析实验结果,确定目标函数的最佳权重.算例分析结果表明,路网中所有路段饱和度的总和由16.70下降至11.12,平均值由0.93下降至0.62,且各优化后的路段饱和度稳定在0.5~0.8的合理范围内,路网整体饱和度明显降低且更加均衡,投资成本合理.研究结果对新型旅游城镇的路网规划具有一定指导意义.

  • 2021-04-17
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影响油井检泵周期的因素分析与改进对策

井的检泵是指因油井管、杆、泵及某些地层问题导致油井产量下降而必须采取的一项作业措施。影响油田开发的效果。因此,必须经常不断地分析影响油井检泵周期的因素,并采取对策予以消除,最大限度地延长油井的免修期,以提高油井的利用率和采油时率,降低采油成本,提高油田开发的经济效益。

  • 2021-04-17
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OA实施步骤

OA办公自动化软件是对企业进行全面管理的计算机软件系统,涵盖企业管理全部业务流程,包括企业资金流、物流、信息流的全面一体化管理。由于企业管理模式千差万别,实施过程一方面要求企业适应软件提供的规范管理模式,另一方面也要根据用户的特殊业务处理需求对软件进行客户化改造。 产品实施是一个系统工程,涉及到的可变因素以及不可控因素都很多。因此,我们应该有一个科学的方法作指导,来严格规范我们的实施过程,规避不可控因素造成的影响,以期达到最好的结果。在进行产品实施时可以根据不同的情况进行借鉴,分别对待。

  • 2021-04-17
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F反压剖析

反压(backpressure)是实时计算应用开发中,特别是流式计算中,十分常见的问题。反压意味着数据管道中某个节点成为瓶颈,处理速率跟不上上游发送数据的速率,而需要对上游进行限速。由于实时计算应用通常使用消息队列来进行生产端和消费端的解耦,消费端数据源是 pull-based 的,所以反压通常是从某个节点传导至数据源并降低数据源(比如 Kafka consumer)的摄入速率。

  • 2021-04-17
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Doris的用户画像人群应用

1,用户画像群体服务的业务场景 2,技术问题、思路与相关业界方案实现情况 3,基于Doris的技术实现

  • 2021-04-17
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交互式多模型跟踪算法的模型组合问题研究

模型的选择和组合问题是交互式多模型跟踪算法中的核心问题,本文以海面机动目标跟踪问题为背景,将常速模型、常加速模型、转弯模型和当前统计模型进行不同的组合,作为交互式多模型跟踪算法的模型集,并对不同机动情况下海面目标跟踪问题进行了模型选择的性能比较,并分析了误差原因。蒙特卡洛仿真结果表明,以当前统计模型为基本模型集的交互多模型算法性能较好。

  • 2021-04-17
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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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