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深度AWB结合改进DIT的高效大数据分类

针对传统数据分类属性模型中存在的较为复杂且大数据分类效率低等问题,基于云计算环境,提出利用深度属性加权贝叶斯 (deep attribute weighting Bayesian,AWB)算法结合改进差别信息树 (differential information tree,DIT)的大数据高效分类方法。利用 AWB 算法构建大数据训练集的模糊知识库,提高大数据分类精度;采用改进 DIT 进行模糊粗糙集属性约简,以并行方式利用映射函数对信息进行分区,将洗牌算法融入模糊分类器的设计中,提高大数据分类效率;利用 CloudSim 仿真器在大型网络数据集对所提方法的性能进行实验论证。实验结果表明,所提方法提高了分类准确度,降低了计算时间,提高了计算效率。

  • 2021-06-21
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家居智能的超现实体验_—边缘侧分布式实时渲染

随着“Homekit”等家居电子设备链接平台的普及,以及大数据和人工智能等新兴技术的引入,智能家庭已经逐步实现了全家居的数字在线和自动化管控, 如何进一步激发 令人身心愉悦的体验功效便成为大家日益关注的话题。近年来,随着 AR/VR/MR 等新兴交互和数字内容呈现技术的不断完善和快速发展,在居家环境中,人们结合 5G 等新型网络技术和边缘计算系统(边缘侧分布式实时渲染),以相对经济的方式构建一种“超现实体验”已开始崭露头角。同时,结合机器学习、深度生成模型和计算机图形学的深度网络渲染技术的快速崛起,为家居智能体验升级提供了更广阔的空间。

  • 2021-06-21
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基于物联网平台的智能家居中心控制系统设计

智能家居为现代家庭提升了安全性、便利性、舒适性,并且智能家居的应用使生活更加节能环保;针对目前人们生活中对室内环境质量、家庭娱乐、智能安防等方面的需求,以EsP32单片机为控制芯片,设计了基于物联网平台的智能家居中心控制系统;用户可以通过设备端离线语音识别、wEB端在线语音识别和wEB端界面操作对设备进行操作,wEB端的操作指令由网络通过物联网平台将指令发送到设备,完成智能家居中心控制系统数据采集和设备控制的目标;详细介绍了系统总体方案设计.系统硬件电路设计,系统各功能模块的选择与分析,系统软件流程设计;进行了系统软硬件环境下的运行结果及性能分析,运行结果表明该系统稳定、准确,操作简单、维护方便,具有很高的产业化价值,对于其它的智能家居工程同样具有借鉴意义。

  • 2021-06-21
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基于物联网的智能家居控制系统设计探讨

在简要分析物联网概念、物联网基本特征以及智能家居核心特点的基础上,采 用 Raspberry Pi 以 及 Arduino 联合开发出一套智能家居控制系统,并详细介绍了各个模块的设计方式和功能特征,最终实现对门禁、室 内环境、温度湿度的有效管理。 进行了系统的运行测试,验证了系统稳定性以及功能实效性。

  • 2021-06-21
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基于算法参数、模型与模型参数优选的智能DISOPE方法

给 出 了 , - . / 0 1 算 法 收 敛 速 度 指 标 的 定 义 2 提 出 了 基 于 算 法 参 数 + 模 型 与 模 型 参 数 优 选 的 智 能 , - . / 0 1 方 法 2 有 效 地 改 善 了 , - . / 0 1 算 法 的 收 敛 性 能 和 实 用 性 8 仿 真 表 明 了 该 方 法 的 可 靠 性 和 有 效 性 8

  • 2021-06-21
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基于眼动跟踪的智能家居控制器

针对现有智能家居控制器存在抗干扰及适应性均较差的问题,设计了一种基于眼动跟踪技 术的智能家居控制器。 该控制器使用现场可编程门阵列(FPGA)作为处理核心,根据人眼在红外 光照射下的反射光斑特征,快速定位人眼,通过阈值分割、边缘检测及椭圆拟合定位光斑中心和瞳 孔中心,使用映射函数构建视线与用户界面的位置关系,实现用户通过视线选择界面家电图标,然 后搭配其它功能电路,通过眨眼控制家电的开启、关闭实现眼动控制家居电器。 实验结果表明,该 控制器有效控制准确率达 92% ,控制响应时间为 0. 47s,满足实时性的要求,同时采用视频图像处 理技术能有效避免环境语音噪声的干扰,尤其适用于肢体残障人士。

  • 2021-06-21
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基于微信小程序的智能家居控制系统设计

为实现家居智能化,设计一款基于微信小程序的智能家居控制系统.阐述了系统所需的微信 小程序、Arduino、无线传输以及物联网平台 OneNET 等技术.给出了系统的远程控制端、客户端和搭建 服务器的详细设计过程,并进行程序测试调试,实现了利用网络对家居设备的添加、选择、移除、控制等 远程操作,提升了用户的体验感与居住舒适感.

  • 2021-06-21
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智能家居互联技术标准化现状与发展建议

智能家居互联技术蓬勃发展的背景下,互联技术标准是否统一尤为关键,本文从智能家居互联领域的国外标准化组织、国内产业生态、国际标准和国家标准等方面进行梳理分析,并就遇到的风险与挑战提出建议与对策。

  • 2021-06-21
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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最新上线

《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

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