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基于梯度提升决策树_GBDT_算法的南方洪涝灾害房屋倒损评估模型_林森

结合影响洪涝灾害损失的10个指标,利用国家减灾中心灾情库中案例作训练样本,建立了基于梯度提升决策树(GBDT)算法的南方洪涝灾害房屋倒损评估模型,可用于洪涝灾害房屋倒损的快速评估。最后,利用2016年7月上旬南方洪涝灾害案例进行了模型验证,总体相对误差为17.9%,证明该模型具有较高的可靠性,能够较好反映洪涝损失总体情况。

  • 2021-06-17
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战时物资配送模型及算法研究_曹冠平

战时,部队物资消耗巨大,补给时间紧迫且保障力量有限,特别需要科学的方法,兼顾保障时间、车辆装载量以及物资需求紧迫度等因素,合理设计配送方案,确保部队战斗力不受影响。论文以配送时间和需求紧迫度的乘积最小为目标函数,建立了满足车辆最大装载量约束的物资配送数学模型,并利用遗传算法进行求解,为确保解的优质性和算法的收敛速度,设计了特殊交叉算子和变异算子。最后,通过算例检验了模型的适应性和算法的有效性,为其他军事或非军事领域物资配送问题提供了新的方法思路。

  • 2021-06-17
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双背景模型自适应运动目标检测算法在交通监控系统中的应用研究_成亚玲

针对现有运动目标检测算法不能满足复杂场景需求,提出一种基于高斯混合模型和时间平均模型改进的双背景模型自适应运动目标检测算法。对视频图像背景进行简单背景和复杂背景自适应判别,并建立相应的背景模型。双背景模型获取的运动目标区域信息更完整、清晰。实验表明,与传统检测算法相比,新算法在去除区域孔洞、目标区域完整性具有较好性能和优越性。

  • 2021-06-17
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2021互联网医疗行业市场分析报告

中国互联网医疗行业发展至今已累积了超过二十年的经验,行业规模成熟,销量增长稳定。2014-2019年,互联网医疗行业市场规模由201.2亿元人民币增长至301.7亿元人民币,期间年复合增长率为10.5%。未来,随着全球范围内互联网医疗行业研究的深入及产业化程度的提升,中国科研用检测试剂产品种类进一步丰富,应用领域持续增加,个性化、高端化的产品将逐渐获得更广阔的应用空间。

  • 2021-06-17
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智媒语境下网民对AI换脸技术的风险感知研究

“ZAO”和“Deepfake”两款基于深度学习技术的应用程序,激起了人们对AI 换脸技术的广泛参与和讨论,同时也引发人们对人工智能时代的技术伦理风险的思考。现实问 题反映出智能媒体语境下技术风险的治理体系急需转型。研究以Gooseeker 收集文本数据,并应用Python 计算编程来对文本进行处理和分析。研究发现,网民面对同一种类型化的技术伦理风险会有不同,主要表现为风险感知差异化、话语主题结构差异化、情感倾向差异化。面对智能化时代的技术伦理规制问题,其治理体系应进行思维转变,同时通过数字化素养教育来构建人在技术风险面前的主体性。

  • 2021-06-16
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基于RFM模型的随机森林算法对民航客户的流失分析

近几年,随着航空市场的快速发展,对于航空公司而言,如何在增加市场占有率的同时,对客户的流失进行有效的 控制也刻不容缓。 基于随机森林算法,根据航空客户数据,建立流失预测模型,对客户是否已流失进行预测研究,将传统 的 RFM 客户价值模型进行改进,结合随机森林算法对客户流失进行预测。 实验结果表明,基于 RFM 模型的随机森林算 法构建的客户流失模型拥有更具有说服力的指标选取,AUC 值达到 0. 92,且准确率较高。 利用该模型可对航空公司客 户流失进行较为准确的预测,对流失客户进行分类,为民航企业提供营销策略。

  • 2021-06-16
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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

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。

  • 2021-06-16
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基于向量空间模型的个性化网页搜索算法研究

为解决信息检索时不同用户对搜索结果有不同期望的问题,提出了一种基于向量空间模型的个性化网页搜索算法。针对用户不同兴趣,利用用户画像能够更加全面地表示用户兴趣的特点,通过向量空间模型建立用户画像来表达用户兴趣,结合传统的网页排序算法得出最终的网页排序结果。对于不同用户可得到不同的网页搜索结果,排序靠前的网页中符合用户兴趣的网页数量增多。通过对模拟网页搜索实验结果的分析,证明所提算法较传统 PageRank 算法在个性化网页搜索方面有所提高。

  • 2021-06-16
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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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