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基于智能移动终端声音传感器的低延迟室内定位技术研究

基于智能移动终端声音传感器的低延迟室内定位技术研究

  • 2022-05-12
  • 阅读139
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数据中心网络中基于ELM的流簇大小推理机制

近年来研究流簇（Coflow）为单位的调度策略成为改进数据中心网络的新热点。然而现有的信息未知 流簇调度器难以快速地推理任务级信息，导致小任务不能被及时调度，以及平均任务完成时间无法最小化。 因此数据中心网络需要更加高效的推理模型提升流簇大小判断的准确性和敏感性。提出了一种基于机器学 习的流簇大小推理模型（MLcoflow），利用极限学习机（ELM）以最小训练误差为求解目标建立推理模型，并且 使用不完全信息建模以提升敏感度。实验证明与其他算法相比，ELM方法的准确性评分平均高出19.8%，敏感度 平均高出10.2%。通过仿真模拟对比了几种调度器，基于MLcoflow的调度器将平均任务完成时间降低了20.1%。 关键词：数据中心；流簇大小；流簇调度；推理模型；极限学习机（ELM）

  • 2021-06-21
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疫情之下,AI商业化的解决之道

伴随着产业互联网浪潮席卷传统行业，人工智能技术、产品和应用早已成为资本市场炙手可 热的投资赛道，而“新基建”的提出再度助力产业互联网。 然而，由于 2020 年初的疫情爆发以及资本市 场渐入寒冬，投资者信心不足开始导致 AI 企业的融资难度陡增以及行业大规模洗牌。 此时，AI 商业化 便成为该领域创业者不得不正视的关键问题。 为顺利落地实现商业化，AI 企业必须立足于“掌握核心 技术；提供端到端的产品或解决方案；刚需规模化；迅速完成技术、产品、商业和数据的正向闭环”以提 高场景的可控性。 与此同时，文章还建议 AI 企业采取 4 大策略以加速商业化的进程，包括“寻找绝对可 规模化的刚需；引进行业优秀人才；解决敢于碰硬件，敢于做重以及实现数据反馈的闭环”，从而帮助企 业顺利渡过当前的危机。

  • 2021-06-18
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基于5种人工智能模型计算重庆地区参考作物蒸散量

:为获得计算重庆地区参考作物蒸散量（Reference crop evapotranspiration,ET0 ）的最优模型,选用支持向量机 模型（SVM）、高斯指数模型（GEM）、随机森林模型（RF）、极限学习机模型（ELM）和广义回归神经网络模型（GRNN）5 种人工智能模型,以丰都、奉节、沙坪坝、万州、酉阳共 5 个站点 1 9 9 1—20 1 6 年的逐日气象数据为基础,估算 ET0 日 值、月值,并与 Penman-Monteith（P-M）计算结果进行了对比,结果表明:不同模型精度存在差异,在相同气象参数输 入的情况下,人工智能模型计算精度要高于经验模型,在相同参数输入的情况下,GEM 模型误差指标最低而一致性 指标最高,日照时数 n 是影响重庆地区 ET0 变化和影响模型精度的最关键因素,而 GEM 模型为重庆地区 ET0 估算 的最优人工智能模型。

  • 2021-04-25
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一种基于小生境遗传算法的电网信息安全风险评估模型_李佳玮

信息安全保障对于电力信息物理系统安全稳定运行至关重要,其关键在于对电力信息物理系统进行全方位实时监控,并对采集到的海量监测数据进行分析以做出准确的安全风险评估结果。作为用于模式分类的进化算法,基因表达式编程（gene expression programming,GEP）算法由于其可以执行全局搜索而受到广泛关注,但其在高维度数据集下的运算极为耗时。针对上述问题,提出了一种基于小生境提高样本多样性的改进基因表达式编程算法用于电网信息安全风险评估,该算法首先利用粗糙集的思想,通过分辨函数求解最优属性对数据样本进行约简,再利用小生境模型提高约简样本个体的多样性以加快GEP算法运算的收敛速度,进而通过遗传算法实现全局搜索并得到安全风险等级评估结果。仿真实验表明,与传统的安全风险评估算法相比,提出的改进GEP算法具有较高的属性约简率和全局收敛率,可以快速实现海量监测数据下的电网信息安全风险评估。

  • 2021-04-20
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加快推动_综合智慧杆_新基建建设

“综合智慧杆”是适应智慧城市建设的综合性新基建，不仅有利于降低综合建设成本，逐有利于保持良好的市容市貌，更有利于从源头打通信息孤岛。目前，城市各种监控、检测设备独立建设的弊端已经凸显，在5巧基站、适应自动驾驶路侧单无大规模建设的当前，统筹建设“综合智慧杆”需求非常迫切。金囤“综合智慧杆”投资总规模4．5万亿元以上，具有较强的稳定经济增长作用，且具有可观的盈利性，可有效吸引社会资本投资参与建设。建议在部分城市已有较好探索经验的基础上，中央和痞级政府应加大资金支持，市县政府加大统筹协调力度，选择合理投资建设模式，加怏推动“综合智慧杆”建设。

  • 2021-04-25
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人工智能时代机器人执法的理念、风险与规制

人工智能时代的到来使行政主体运用智能化机器和系统从事行政活动成为可能， 其中机器人在行政执法中的运用尤其引人关注。 在弱人工智能时代，执法机器人已经广泛运用于 行政执法的各个环节，但其仅属于行政机关辅助执法的工具和手段。 展望强人工智能时代，人工 智能机器人或将具备独立进行行政执法的能力和权力，并能够承担相应的法律责任。 机器人执法 有利于提高行政效率、保证行政行为的公正性，但也面临着执法结果不公正、机器人算法设定不透 明、行政职能弱化等法律风险。 只有通过补强法律依据、保障相对人权利、厘清机器人定位、打破 机器人算法歧视等方式，才能对机器人执法行为进行有效规制。

  • 2021-06-29
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基于线性规划数学模型算法的沿江地区箱梁预制场砂石料供应研究_赵运铎

箱梁预制场的砂石料供应方案是箱梁预制的重要环节,合理的砂石料供应方案对降低工程建设项目的冗余成本具有重要意义。文章主要通过实际调查资料,分析了汽车运输和船舶运输砂石料的运距分界点,通过运筹学线性规划模型解决箱梁预制场的砂石料供应问题,并通过实际算例验证数学模型解决箱梁预制场碎石供应的可行性,对比供应方案和不同运输方式碎石供应的差异,便于施工管理企业进行箱梁预制场的当地料供应决策。

  • 2021-04-20
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