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基于深度学习的地质找矿大数据挖掘与集成的挑战

基于深度学习的地质找矿信息挖掘与集成已经成为数学地球科学的前沿领域 .深度学习作为一种具有多级非线性变换的层级机器学习算法,在地质找矿大数据挖掘与集成中仍处于探索阶段,还有一系列问题亟需解决 . 以卷积神经网络为例,探讨了基于深度学习的地质找矿大数据挖掘与集成过程中两大挑战:训练样本不足和深度学习网络模型构建困难,重点分析了基于复制和添加噪声的地质找矿数据增强技术并开展了多组对比实验,构建了适用于地质找矿大数据挖掘与集成的训练样本和卷积神经网络模型 . 该模型对闽西南铁多金属成矿区的地质、地球物理和地球化学等多源数据进行了特征提取与集成融合,圈定了找矿远景区,为该区进一步找矿提供了科学依据 .

  • 2021-06-17
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食品科学大数据与人工智能技术

要 大数据技术是指从各类数据中,通过不同分析方法和工具获取有价值信息的能力。 人工智能技术是指研究、开发用 于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术。 大数据技术与人工智能技术相辅相成,大数据是人工智能的基石,人工智 能是大数据应用的体现。 食品科学大数据与人工智能则是将大数据技术、人工智能技术与食品科学交叉融合。 将人工智能 与大数据技术融合到传统食品科学领域中,可以创新食谱并智能推荐,追踪溯源食品,分析用户口味偏好,监控食品安全 等,使得食品科学获得更大发展,并为人们提供更好的服务。 本文阐释当前食品领域大数据与人工智能交叉融合发展现状, 分析其面临的挑战,讨论可行性解决方案,展望食品科学大数据与人工智能技术未来发展趋势。 本文通过抛砖引玉,旨在吸 引更多的大数据和人工智能技术与食品科学相结合,从而更好地预见并服务于未来食品的发展。

  • 2021-06-17
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基于SA算法的主动配电网网损优化模型研究_曾鸣

分布式电源的接入会对主动配电网系统网损以及其运行经济性造成一定的影响。文章在传统最优潮流(Optimal Power Flow,OPF)模型的基础上,提出了基于敏感性分析(Sensitivity Analysis,SA)算法的主动配电网系统网损优化模型及其求解流程,并在华北地区某34节点配电网系统中对上述模型进行了仿真验证。算例结果表明,在一定的优化误差内,SA算法较传统OPF优化过程具有更高的计算效率,风电出力的不确定性会对系统网损及其最佳接入位置的选择产生较大的影响。

  • 2021-06-17
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2019中国互联网广告流量报告

2019年,移动端的广告流量同比下降7.4%。移动端广告流量以视频服务和综合资讯为主,其中视频服务类媒体占58.6%,同比小幅下降,综合资讯的广告流量同比增加10.9%。按照媒体小类细分,在线视频、新闻资讯和短视频的广告流量共同占据移动端广告流量72.2%的份额,在线视频广告流量同比下降21.3%,新闻资讯广告流量同比增加19.6%,短视频广告流量同比增幅达到314.1%。

  • 2021-06-17
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车载物联网:未来交通系统的主要技术

不知从什么时候开始,汽车厂商开始奉“大屏”为圭臬,消费者似乎也极度认同“屏大=科技感+智能化”。随着用户习惯的改变,传统DMR\模拟车载台和LTE数字集群车载台交互性差的缺点越来越明显。深圳市遨游通讯设备有限公司根据以往为客户提供定制车载台的经验,推出颠覆行业认知的智能大屏车载台-遨游V80。遨游V80是一款集DMR数字对讲+LTE专网通讯的数据采集多模融合通讯智能车载台。

  • 2021-06-17
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泛在电力物联网体系架构及实施方案初探

泛在电力物联网体系架构及实施方案初探

  • 2021-06-17
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物联网体系结构与实现方法的比较研究

物联网体系结构与实现方法的比较研究

  • 2021-06-17
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打造教育人工智能大脑_教育数据中台技术实现路径

在智能时代,基于教育数据打造驱动教育不断发展的“教育人工智能大脑”,是一个前沿而紧迫的问题。数据中台的出现为实现教育数据的快速流转与价值发掘,构建最强的教育大脑带来可能。本研究首先分析了教育数据中台之于“教育是什么”“为什么”“将来会怎样”以及“如何应对”等教育应用的前景及 OneData 的核心运行机制;然后从教育数据采集层、数据存储层、数据开发层、数据服务层和数据治理层等方面剖析教育数据中台的技术架构;最后结合当前教育数据中台建设的基本情况,从顶层数据意识引导、基础设施建设和智能服务生态三方面提出教育数据中台的实现路径,以期为教育数据中台的落地做铺设。

  • 2021-06-17
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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

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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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当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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2026网络安全趋势报告

绿盟科技集团股份有限公司(以下简称绿盟科技),成立于2000年4月,总部位于北京。公司于2014年1月 29日在深圳证券交易所创业板上市,证券代码:300369。绿盟科技在国内设有50 余个分支机构,为政府、金融、运营商、能源、交通、科教文卫等行业用户与各类型企业用户,提供全线网络安全产品、全方位安全解决方案和体系化安全运营服务。公司在美国硅谷、日本东京、英国伦敦、新加坡及巴西圣保罗设立海外子公司和办事处,深入开展全球业务,打造全球网络安全行业的中国品牌。

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2026中国高净值人群财富管理白皮书

2025年中央经济工作会议指出,我国经济基础稳、优势多、韧性强、潜能大,长期向好的支撑条件和基本趋势没有变,经济发展前景十分光明。面对全球经济格局。深度调整,国内居民财富持续积累与资产配置需求日趋多元化,中国财富管理市场机遇与挑战并存。

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