针对卷积神经网络模型负荷识别性能差、识别时间长等问题，提出了基于遗传算法优化CNN-SENet网络的居民负荷识别方法。首先，在卷积神经网络通道加入SENet模块，提升模型对关键特征的重要表征能力。其次，采用加权像素化处理负荷的U-I轨迹图，得到WVI特征矩阵，将其作为特征参量构建CNN-SENet模型。最后，利用遗传算法优化CNN-SENet模型超参数，提升模型负荷识别性能。通过对比不同算法的负荷识别能力，验证了本文方法对卷积神经网络性能的提升以及在负荷识别方面更优的性能表现。同时，为进一步提升准确率，未来的方向将从改进优化算法出发，提升对超参数的寻优能力。
现代管理中通常把生产现场的七种浪费总结为：过量生产的浪费、等待的时间浪费、运输的浪费、工作本身的浪费、库存的浪费、动作的浪费、质量缺陷的浪费。
用于肿瘤靶向治疗的智能载药体系的设计与构建
中不同数据源之间的数据不一致是一个普遍存在的问题，严重影响了互联网的可信度和 质量．目前数据不一致的研究主要集中在传统数据库应用中，对于种类多样、结构复杂、快速变化、数量 庞大的跨源Web大数据的一致性研究还很少．针对跨源Web数据的多源异构特性和Web大数据的5V特征，将从站点结构、特征数据和知识规则3个方面建立统一数据抽取算法和Web对象数据模型； 研究不同类型的web数据不一致特征，建立不一致分类模型、一致性约束机制和不一致推理代数运算 系统；从而在跨源Web数据一致性理论体系的基础上，实现通过约束规则检测、统计偏移分析的Web 不一致数据自动发现方法，并结合这两种方法的特点，基于Hadoop MapReduce架构提出了基于层次 概率判定的Web不一致数据的自动发现算法．该框架在Hadoop平台上对多个B2C电子商务大数据进 行实验，并与传统架构和其他方法进行了比较，实验结果证明该方法具有良好的精确性和高效性．
随着我国人口老龄化程度的加深，老龄人口数量逐年递增，老年人口的养老需求也越来越多样化。目前我国养老服务供给覆盖面和层次有限，导致养老资源无法精准对接具有多样性养老服务需求的老年群体。互联网的兴起为养老服务提供了有力的技术支持。促进社区智慧发展，既是破解养老需求供给不足的重要举措，也是为老年人提供更加便利、高效、精准服务的重要探索。以哈尔滨市为例深入探讨目前哈尔滨市养老服务发展现状与不足，提出通过加强智慧社区建设提升养老服务精准化对接的有效途径。
中国城市规划教育萌芽于 20 世纪初城市快速发展的迫切需求，源引自西方学理与经验，生根于特定的社会政治经济变迁背景，在城市发展与建设的实践中不断进行着自我探索和演进，最终架构了具有中华智慧的城市规划学科教育框架。通过探究城市规划由零散知识转为课程，再形成专业教育体系的过程，分析早期城市规划教育受到的多元文化影响及本土化发展特点，以期较为完整地展现中国城市规划教育早期发展的典型历程。
该文提出智慧新能源城乡建设的新理念。通过对盘锦大洼区城乡村地区的取暖现状、生物质资源现状、 红村矿区多能互补取暖项目等进行实地调研,给出了大洼区适宜在既有清洁能源取暖的基础上增加户用光伏取 暖、小型生物质发电,形成以电网为基础,综合多种清洁能源输入的区域分布式综合能源系统的新能源建设方案, 并针对方案提出了相应技术模式和商业模式。在此基础上,对未来盘锦地区分布式综合能源微网建设进行展望。
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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
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。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
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当前，人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口，人工智能正以前所未有的速度重塑世界，为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植，从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断，人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样，未来，随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合，以及海量数据与前沿知识的双重加持，人工智能将彻底突破单一技术工具的局限，蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽，融入千家万户的日常起居，成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
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