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中国Android生态大数据报告

和苹果iOS系统不同,Android系统的开放性,使得整个生态(特别是在中国)呈现出复杂的多元性。而其中对于APP的整体表现评价和数据监测判断,也就变得更加困难。

  • 2021-04-17
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清华大学人工智能发展报告

科技情报大数据挖掘与服务系统平台 AMiner 评选出过去十年十大 AI 研究热点,分别为:深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义网络、协同过滤和机器翻译。

  • 2021-04-18
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赛迪白皮书中国生物芯片白皮书

生物芯片(biochips)系统是利用制作在基底上的微沟道实现特定功能的装置,微沟道的尺度一般在微米 量级。生物芯片根据生物分子间特异相互作用的原理,将生化分析过程集成于芯片表面,从而实现对 DNA、 RNA、多肽、蛋白质以及其他生物成分的高通量快速检测。狭义的生物芯片概念是指通过不同方法将生物 分子(寡核苷酸、cDNA、genomic DNA、多肽、抗体、抗原等)固着于硅片、玻璃片(珠)、塑料片(珠)、 凝胶、尼龙膜等固相递质上形成的生物分子点阵。因此生物芯片技术又称微陈列(microarray)技术,含 有大量生物信息的固相基质称为微阵列。生物芯片在此类芯片的基础上又发展出微流体芯片(microfluidics chip),亦称微电子芯片(microelectronic chip)即缩微实验室芯片,或者称为“微全分析系统”(uTAS, micro-total-analysis-system)。

  • 2021-04-17
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基于群体智能优化算法的物资配送数学模型研究_崔雅莉

为提供物资配送性能,采用群体智能算法用于物资配送数学模型优化,以降低物资配送成本。首先提出物资配送问题模型,选择物资配送中心所有商品配送至各配送点的成本总和作为优化目标函数,然后采用灰狼算法进行优化,将配送中心与配送点坐标映射至狼群分布坐标,采用配送成本总和的倒数作为适应度函数,选择3个最优个体作为高级狼,剩余为普通狼,普通狼不断的位置更新跟随高级狼,最后获得适应度最高的跟随路径即为物资配送路径。实验证明:通过灰狼优化的物资配送路径,相比于常用的物资配送路径规划算法,能够获得更低的配送成本。

  • 2021-04-20
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德勤管理咨询《2021年技术趋势》

一些组织利用当前的技术打造全新竞争优势,而对另一些组织而言,技术却威胁着其生死存亡。因此,企业战略与技术战略休戚相关,它们之间的界限也日益模糊。精明的企业战略制定者都在试图突破各自组织当前的技术能力和竞争格局,从更广的范围思考未来——技术如何帮助其扩张市场、赢得竞争.

  • 2021-04-17
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HBase中面向多源异构时序数据的高效能存储策略研究

随着物联网、5G 和人工智能等技术的发展,在类似于网络安全态势感知、智能制造、智慧城市这样的综合性信息应用系统中,对不同来源的异构时序性日志数据的需求呈现爆炸式增长。传统数据库系统无法应对这些海量异构数据的统一存储要求,HBase 作为一种分布式列族数据库,因其具有良好的可扩展性,可以解决该类应用场景中的海量数据存储问题。目前 HBase 所采用的分区存储机制以及相关负载均衡策略,能让各 RegionServer 上 Region 数目大致相同,但各 Region上数据访问请求不均等,容易引发数据负载倾斜问题,从而极大地影响其读写性能,无法有效的应用到上述应用场景中。

  • 2021-07-01
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基于多源异构数据融合的深度学习故障诊断

故障诊断是保障智能制造过程中关键设备安全、高效运行的关键技术之一。在没有 精确机理模型的情况下,通过设备运行状态数据分析可以实现智能制造过程关键设备的 故障诊断。因为它具备强大的特征表示能力,深度学习在数据驱动的故障诊断研究中受 到领域专家的广泛关注。

  • 2021-06-30
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依托大学生创业项目深化工业设计课程改革探索

如何将工业设计课程的概念化设计成果转化为具有商业价值的产品,一直是本科院校工业设计课程的困惑所在。 大学生创业项目是提升学生专业实践能力、创新精神与团队协作能力的有效方式。 创新创业项目为商业市场化提供了一种新的学习探索模式。 所以,在该研究中,主要分析了学生在校内的理论学习结合市场化的创业实践项目,不仅提升了学生对专业与行业的认知水平,而且还推动了工业设计课程的进一步改革。 通过辅导工业设计类的学生进行创新创业项目实践,可以在创业项目中促进学生学习专业学知识,让学生通过各种项目实践解决个人专业学习问题,深化本科生教学改革,进而响应国家“大众创业、万众创新”的政策号召。

  • 2021-04-21
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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

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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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