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基于大数据的元素协变图自动绘制软件的设计与实现

元素协变图作为研究地球化学元素之间相关关系的重要方法之一，直观的显示出元素在岩浆演化过程中的变化趋 势。但现有元素协变图在处理和分析地球化学大数据时，无法体现不同演化阶段元素地球化学行为的差异性，难以揭示大 数据背景下地球化学元素之间的相关关系，限制了地球化学大数据的进一步分析和应用。为适应面向岩石地球化学大数据 的元素协变图的处理需求，文章参考穷竭法处理思路，采用区间线性拟合方法，开发一款适用于岩石地球化学大数据的元 素协变图自动绘制软件——EBME。利用该软件，作者对从GEOROC数据库中收集整合的20多万条地球化学数据进行了不同 构造背景下元素协变图的自动绘制。结果表明，该软件能够快速对岩石地球化学大数据集拟合趋势线并生成元素协变图， 直观、清晰地揭示元素在岩浆演化不同阶段和不同构造背景下的地球化学行为特征，为揭示地球化学元素的演化规律提供 了有效帮助。

  • 2021-06-21
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软件定义汽车技术体系的研究

当今，智能汽车已成为全球汽车产业的战略发展方向，汽车技术与工程核心逐渐从传统硬件层面转移到软件层面，软件定义汽车成为未来汽车发展的重要趋势。本文中通过对比分析传统汽车与软件定义汽车，提出软件定义汽车整车开发、整车物理结构和整车信息结构，以及技术体系

  • 2021-06-18
  • 阅读439
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5G网络切片面向工业互联网的技术实践

5G行业融合已经进入到关键探索期，5G网络切片在各行业落地应用和规模推广是重要突破口。在未来工厂中，数字虚拟化技术和物理实体相融合、ICT技术与现代制造业相融合，将不断提高工业生产的灵活性、可追溯性、多功能性及生产效率，为制造业开辟新的商业模式。本文通过“5G网络切片+工业互联网”的落地方案，结合5G网络切片的创新实践，夯实验证设想，驱动5G网络切片技术的落地实施。

  • 2021-04-20
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基于深度学习和物联网技术的智慧污水管控系统

在智慧城市建设中,水资源的智慧化管理是其不可或缺的一环,智慧水务对促进城市的长期健康发展意义重大。以青岛市某精细化工厂为例,将人工智能技术与物联网技术相结合并运用于该化工厂智慧污水管控系统中,通过一系列传感器采集动态数据,实现对水质质量的实时监测。该智慧污水管控系统应用深度学习中的长短期记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）神经网络对设备故障进行预测,设计并实现了基于强化学习和专家系统的智能运行模块对该污水处理装置进行管理。初步实验结果表明:该系统可以实现对小型化、分布式的智慧污水管控系统的智能运行和预测性维护,具有可行性且运行稳定。

  • 2021-04-25
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数字化工厂规划落地实施方案

负责与ERP软件提供商等软硬件厂商的协调和沟通工作; 项目经理 协调落实项目所需的资源，并与相关人员的协调和沟通对项目进行策划，完成项目计划; 监控计划执行，对项目计划重大调整进行决策;C) 对项目运行过程中发现的问题即时进行决策或提出实施方案，组织项目的管理评审和结项工作;d)组织项目例会和里程碑会议，并跟踪会议结论的执行情况。

  • 2025-09-12
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严宇平高工：基于改进YOLOv7的输电线路异物检测模型

针对输电线路异物检测中存在背景干扰、图像分辨率低且异物尺度变化大等问题，提出了一种基于改进YOLOv7的输电线路异物检测模型。首先，通过空间深度卷积（space to depth conconvolution，SPD-Conv）和多维协作注意力（multidimensional collaborative attention，MCA）机制构造新的骨干网络，加强模型对低分辨率图像特征提取及抑制背景干扰的能力，同时增加对小目标异物的关注度。其次，使用幻影卷积（ghost convolution，Ghost-Conv）改进高效分层聚合网络（efficient layer aggregation network，ELAN）的输出部分，大幅降低模型的计算量。最后，基于可伸缩交并比（scalable intersection over union，SIoU）优化损失函数，进一步提高模型的训练速度和鲁棒性。实验结果表明，所提模型在输电线路异物检测数据集上平均精度均值（mean average precision，mAP）达到95.98%，高于其他主流对比模型，同时每秒帧数（frames per second，FPS）达到64，满足输电线路异物的实时性检测。

  • 2024-11-08
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基于低碳经济视角的中国风电产业发展研究

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  • 2022-02-12
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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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