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高速铁路场景中基于MAB模型的多信道选择算法_朱豪

针对高速列车越区切换过程中,切换带为多信道分布的问题,提出一种基于多臂老虎机(multi-armed bandit, MAB)模型的信道选择算法.首先,以置信区间上界(UCB)算法为基础,通过设置信道空闲差异因子,使算法快速收敛于最优信道;其次,通过引入满意通信概率(SCP),衡量移动列车的通信质量,分析与切换过程中误码率之间的关系;最后,利用最优信道选择比率、成功传输率和累积接入损失作为评判标准,分析算法的性能.仿真结果表明,该算法的累积接入损失比原始UCB算法减少了约18.5%;对比随机选择算法与原始UCB算法,成功传输率提高了约30.2%和3.3%;最优选择比率提高了约88.3%和13.5%.

  • 2021-04-20
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100 MW级联式S-CO2循环动态特性研究

为分析100 MW级联式超临界二氧化碳(supercritical carbon dioxide,S-CO2)循环的变负荷动态特性和最佳变负荷控制策略,利用多学科仿真平台(multi-disciplinary simulation platform,MSP)建立了100 MW级联式S-CO2循环的动态仿真模型,考虑阀门调节的低成本和快速性,提出了4种阀门调节的负荷控制策略(高温透平节流调节、低温透平节流调节、高温透平旁通调节和低温透平旁通调节),分析了系统升、降负荷过程中关键参数的变化规律,得出结论:不同负荷控制策略对压缩机功率的影响较小;采用高温透平节流调节具有最高的循环效率,负荷率为75%和50%时,循环效率分别为27.60%和21.22%;节流调节会引起系统最高压力增大,负荷率为50%时,采用高温透平节流调节的最高压力为28.57 MPa;采用旁通调节可以避免超压风险,但循环效率较低。在保证系统承压能力的前提下,建议采用高温透平节流调节方式调节负荷。

  • 2025-02-20
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2024年全球储能行业趋势预测报告-大东时代&电池中国网&PBA-2023.12.20-27页

从各主要市场来看,2023年新增装机中,中国贡献了46%的市场,中国占比大幅提升主要是因为其在装机规模已比较大的基础上仍实现高速增长,2023年电源侧、电网侧以及工商业储能新增装机增长均超过100%。2023年,美国储能受并网装机延迟影响,但其工商业储能实现7倍以上增长,总体新增装机占比位居全球第二位,仅次于中国市场。

  • 2024-06-12
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化工行业:低碳转型双控先行,深度梳理政策脉络与影响

能耗双控政策持续强化,2021 年降耗态势严峻。“能耗双控” 始于十一五期间,称为实行能源消耗总量和强度“双控”行动。十四五期间要求单位 GDP 能耗降低 13.5%,二氧化碳排放降低 18%,非化石能源占能源消费总量比重提高到20%左右

  • 2024-06-12
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智慧旅游景区基本要求及等级评定-北京市地方标准

智慧旅游景区信息化建设应考虑以下原则: c) 实用性:应根据景区的具体需求和实际情况选择实用可行的信息化技术及软硬件产品。 d) 集约性:应实现各项智慧旅游景区信息化资源的集约性,各类数据、计算、硬件、资源等应高 度集成。 e) 共享性:应实现跨部门、跨系统的信息交换和共享,形成统一、标准的数据库,实现数据资源 的共享、互通、互联。 f) 协调性:应实现智慧旅游景区信息化设备材质、风格与景区景观的整体协调一致。 g) 便捷性:应满足旅游者现代信息需求,提高旅游便利化水平和产业运行效率。

  • 2024-07-04
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中国产业元宇宙趋势研究报告(2023)

“元宇宙”概念的兴起,为各行各业建立起了一座打通物理世界与虚拟空间的桥梁,不仅为产业数字化变革提供了新的想象空间,也成为数字经济时代的新爆点。

  • 2023-03-29
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灼识咨询_2022中国二次元内容行业白皮书

近年来,在移动互联网的发展浪潮、经济与社会进步和政策推动等多重利好下,中国二次元内容与形式得到了极大丰富,成长于移动互联网时代的Z世代人群成为了二次元文化的坚实爱好者。未来,随着更多Z世代群体步入社会且消费能力提升,中国二次元行业的市场潜力有望持续释放。如何把握细分领域的市场机遇和发展契机,成为了当下二次元行业业界亟待探讨的问题。

  • 2022-08-18
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普华永道-中国不良资产管理行业:改革与发展白皮书

2022年,我国经济发展面临的严峻性、复杂性和不确定性有所加大。疫情严重地区的企业经营困难,银行业金融机构不良贷款规模上升,重点领域信用风险进一步暴露,金融改革化险的需求进一步增加。为稳定宏观经济大盘,国家已出台一揽子策,包括进一步增强和改善融资供给,加大对市场主体的纾困力度,防范化解重点领域和困境机构风险等,不良资产管理行业也被赋予了助力改革化险的新使命

  • 2022-08-18
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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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