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移动互联网时代短视频MCN模式优化设计

为了提高移动互联网时代短视频的多通道网络组网(Muli-Channel Network,MCN)检索能力,提出移动互联网时代短视频MCN模式优化设计,通过局部模糊特征分块辨识法跟踪融合短视频图像,提取与分析图像的边缘相似度特征,根据频谱特征分析法重建提取的短视频局部模糊特征分布,筛选边界信息特征量,利用图像RCB特征分解方法对预处理后的特征信息进行模板匹配,实现MCNI模式的优化。仿真实验结果表明,采用该方法进行短视频MCN构造的输出信噪比与边缘信息的融合度较高。

  • 2021-04-21
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大数据不是人民的名义

大数据不是人民的名义 大数据会给企业、局部的社会治理,带来新的洞察、流程优化和更强的决策能力,但是不可能改变整体社会的市场主导。试图通过数学经济模型来提高预测和控制经济周期,只是美好的想象。

  • 2021-04-21
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大数据环境下,舆情研究方法如何迭代?

大数据环境下,舆情研究方法如何迭代?相比于传统数据类型,大数据的分析难度不言而喻。 如何用好这些数据,高效提取有价值的信息,是在数据丰富的今天需要探讨的话题。

  • 2021-04-21
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大数据的发展趋势

大数据的发展趋势 如今,大数据的发展趋势正在迅速转变,但专家预计机器学习、预测分析、物联网、边缘计算将在未来几年对大数据项目产生重大影响。

  • 2021-04-21
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大数据征信被念“紧箍咒”

大数据征信被念“紧箍咒” 回顾过去六年,以大数据征信之名,行征信业务之实,已经暴露出了许多乱象。个人征信的独立性在于两方面,一是业务独立性,芝麻信用和腾讯征信背后挂靠的母公司,都有高规模、活跃的理财、贷款业务,在数据和业务上难以保持独立。二是股权的独立性。 八家征信机构的股权都高度集中,非独立性征信业务容易造成严重的利益冲突,是一个既做裁判又做运动员的问题。

  • 2021-04-21
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城市市政水利工程中地下管道用水智能化建设研究

我国城镇化的快速发展带动着市政工程的进步, 但城市地下排水管道系统仍存在市政水资源利用效率低等 问题。 为降低城市市政地下管道水资源运输损耗、 提升水资源利用率, 以广东省广州市某区供水系统为研究对 象, 系统分析了该区城市市政用水系统存在的问题。 针对性的提出城市地下管道取用水智慧化监控 -反馈平台, 该平台由节点监测网、 数据传输系统及监控中心组成, 具有监测准、 效率高、 反馈快等特点, 有效提升了区域市 政水资源利用率, 实现了区域市政平均用水量降低平均 10%以上。

  • 2021-04-20
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多无人机辅助的物联网信息与能量同传优化策略

目前基于无人机的物联网信息与能量同传优化研究大都只考虑了单无人机且部署固定高度的情形,针对这一局限性,设计一个多无人机辅助的信息与能量同传系统,并提出一个联合优化设备关联关系、无人机位置、无人机发射功率和设备功率分割比的多变量固定交替迭代优化算法,以实现设备最小采集能量最大化。在每次迭代中,首先根据信号强度确定关联关系,并利用基于禁忌搜索的无人机位置优化算法,确定无人机位置;其次利用一阶泰勒展开式将非凸问题近似为凸问题,求解无人机发射功率和设备功率分割比。仿真实验表明,相比于多个基准对比方案,所提算法和策略能够获得更优的最小采集能量。

  • 2021-04-20
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物联网发展历程.ppt

物联网的英文名称叫"The Internetof things",顾名思义,简而言之,物联网就是“物物相连的互联网”。这有两层意思:第一,物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;第二,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通讯。严格而言,物联网的定义是:通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通讯,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

  • 2021-04-20
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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