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.

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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。

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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。

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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。

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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

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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。

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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。

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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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2026工业网络现状报告

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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在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。