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多智能体预测状态表示模型研究

多智能体预测状态表示模型研究成果介绍与转化

  • 2022-05-12
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长尾理论

长尾理论

  • 2022-04-14
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中华遗嘱库中华遗嘱库白皮书2021250页

中华遗嘱库中华遗嘱库白皮书2021250页

  • 2022-04-07
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浅谈5G网络智能运维模式的构建_崔景

5G商用时代到来,为社会的发展带来了极大推动作用,在为人们的生活与工作带来更多便利和优质服务的同时,也为相关工作者提出了更高的要求。就运维层面而言,现阶段所采用的运维方式仍然以人工运维方式为主,具有无法满足新技术需要、无法适应新业务敏捷需求等各种问题,有可能在很大程度上限制5G网络的运行效果。因此,在5G商用时代中,应重视对运维模式的转变升级,提高运维模式的智能化水平,提升客户的满意度。基于此,将结合运维模式中存在的问题,对5G智能运维模式的构建进行简单说明。

  • 2021-06-07
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基于PSO_LSSVM算法的表面粗糙度预测模型与应用_杨钊

为便于选取合适的切削参数,以满足期望的加工表面质量要求,提出一种最小二乘支持向量机(LSSVM)和粒子群优化(PSO)相结合的表面粗糙度预测模型。以预测精度和收敛速度为指标,对比PSO-LSSVM模型与支持向量机、人工神经网络和遗传算法优化BP神经网络模型的优劣。结果表明:PSO-LSSVM模型具有较高的预测精度和较快的收敛速度。基于MATLAB GUI搭建了表面粗糙度预测与参数优化应用系统。该系统具有较好的实用性,可实现简单、快速预测表面粗糙度,帮助决策人员灵活选取切削参数。

  • 2021-04-20
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2018Q1中国芯片产业市场专题报告

2018年5月4日,全球领先的新经济行业数据挖掘和分析机构iiMedia Research(艾媒咨询)权威发布《2018Q1中国芯片产业市场专题报告》。报告显示,2017年中国集成电路产量已达1564.6亿块,较2016年增长18.7%。随着国家对芯片行业重视加强,以及企业、院所等机构未来研发资源投入加大,中国集成电路产量未来仍将呈现较快增长状态

  • 2021-04-17
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浅谈物联网技术的发展趋势与人工智能的结合应用

随着互联网时代的发展和信息量的不断增加,物联网设备、信息和数据的处理、跟踪和分析将成为一个非常棘手的问题。这些与物联网应用相关的现实问题需要基础技术的发展。它可以解决传统通信技术所特有的问题,解决物联网领域的实际应用问题。人工智能技术是基于通信技术的发展,以改善与物联网等网络相关的引擎。人工智能相关软件的开发和应用为物联网提供了强大的联网、计算和存储能力。本文分析了人工智能相关技术在物联网应用中的设计与应用

  • 2021-04-17
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5G通信系统中同时同频全双工技术展望

随着LTE在国际范围内商用进程的飞速发展,5G的研究成为了各国竞争的焦点。5G的定位是频谱利用更高,信息处理更快,数据的吞吐量更大的无线网络,它会改变我们的通信方式与现在相比会大大降低时延和卡顿对无线网络通信的影响。它的发展方向将以“以人为本”为中心,在移动互联网、移动终端、物联网等领域进一步的发展和创新。

  • 2021-04-17
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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

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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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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。

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低空基础设施发展研究报告(2025)

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华为数字化转型之道

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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算力互联网体系架构研究报告

算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程,编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态,积极听取产业界的意见与建议,不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容,适时修订并发布报告的新版本,以更好地推动算力互联网发展。

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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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人工智能算法与应用场景介绍

通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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