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基于Watershed和Snake混合模型的图像分割算法

针对传统 Snake 模型存在着对初始轮廓曲线位置敏感和不能收敛到凹陷区域的问题,提出将改进的分水岭算法应用于优化 Snake 模型边缘曲线中。同时再利用遗传算法的全局优化特性,来解决 Snake 模型的局部极小值问题,提升Snake 模型的分割精度。实验结果表明,改进的 Snake 分割算法不仅能有效解决传统 Snake 分割算法对初始轮廓位置敏感以及不能收敛到凹陷区域的问题,而且具有分割效率高、分割结果更加精确的优点。

  • 2021-06-16
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基于NB-IoT小型智能家居系统的设计

利用NB-IoT(窄带物联网)技术设计了一套小型远程测控智能家居系统.系统采用ARM Cortex-M3超低功耗MCU STM32L151作为主控芯片,结合多种传感器、华为云服务器和执行器构成了具有实时远程测控功能的小型智能家居测控系统;家居系统采集到的数据,通过NB-IoT物联网通讯技术和转发网关将其发送至远程华为云服务器;通过人机交互应用软件端对云服务器数据库数据的获取和操控,实现了对家居环境情况的监测和对家庭用电器设备的控制.实验结果表明:系统具有远程实时测控、数据准确、低功耗等特点,具有一定的实际应用价值

  • 2021-06-18
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基于VxLAN的网络分组策略研究与分析

IP 网络接入的终端数量和种类越来越多(如企业员工 PC 或 TC 接入、访客手机接入、IP Phone / 打印机/ 物联终端等 接入)、承载的业务类型日益丰富,例如企业办公网、生产网、视频监控网、智能楼宇物联网等统一到 IP 网络上承载,员工接 入方式也多种多样,如公司分支机构或总部接入、出差远程 VPN 接入等,传统基于 ACL 的网络策略无法应对企业 IP 网络 业务场景的变化,面临管理维护复杂度的重要挑战。 该文给出一种基于用户逻辑分组(安全组)的策略模型,并全面分析 企业应用场景,给出基于 VxLAN 网络的安全组全网同步方案,实现网络策略与网络属性(IP/ VLAN/ MAC)等无关,大大降 低企业 IP 网络策略数量和变更频率,并在实际大型企业的 IT 网络进行应用评估,可以将数以万计的策略数量降低到百 计,应用价值高、效果明显,指明了企业 IP 网络策略的演进方向。

  • 2021-04-26
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互联网+公寓项目运营报告详细版

品牌公寓运营方租下或者买下整栋楼 (或者也有拿下一栋楼的几层),然后对房间进行统一装修,配备统一-的服务,然后进行出租。品牌公寓运营方在普通生活小区里分散拿下个人房东的房源,对房间进行装修装配后,以公寓品牌对外出租。

  • 2021-04-23
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2019中国物联网产业全景图谱报告

从2016年起,物联网智库每年都会推出一份物联网产业生态全景图谱,跟踪产业生态进展、收集主要参与者信息、发掘行业发展趋势。2019,我们继续坚持“从产业关联广度和深度观察,探索物联网如何对经济结构深刻变革带来的影响”的初衷,对过去一年的物联网市场进行回顾,形成最新版的物联网产业生态图谱。

  • 2021-04-20
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TokenInsight区块链赋能供应链金融研究报告

供应链条上的相关方在应用区块链技术后可以从效率,透明度以及自动化这三个方面获益。但同时区块链公司想切入改造传统企业的ERP系统比较困难,原因在于小体量公司没有使用区块链技术的需求,大体量公司往往拥有自己的IT团队(例如京东),他们可以自己开发ERP+区块链平台

  • 2021-04-23
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申万宏源-计算机行业云计算大数据区块链2016:大数据的直立行走,区块链及人工智能

大数据(big data,mega data)或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔·舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity(真实性)。

  • 2021-04-18
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虎嗅:中国家装O2O行业分析报告

家装,家庭住宅装修装饰的简称。狭义的家装:指室内装饰,是从美化的角度来考虑的,以使室内的空间更美观;广义的家装:包括室内空间的装修。

  • 2021-04-18
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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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