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基于大数据和AI的网络效能评价体系

为了解决现有维护人员效率低、配置和结构不合理的突出问题,中国联通山东分公司采用大数据分析和Al智能算法等创新手段,构建基于网络资源、业务收入、用户规模、地理分布等多维度立体网络维护效能标杆模型,建立科学的网络维护效能量化评价体系,重构和增强网络线队伍能力,引领整体维护效率的提升,实现降本增效。

  • 2021-04-22
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饱和受限的多智能体系统一致性问题研究

饱和受限的多智能体系统一致性问题研究成果

  • 2022-04-26
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限度与深化_大数据在司法审判中的融合应用研究

大数据在优化审判能力、提升司法质效、推动司法改革、强化 司法监督、服务社会决策等方面取得了明显成效,但是,由于思维理念、技术 算法、规范建设、人才储备等多方面原因,也存在数据质量不高、应用成效不 够、信息安全不强以及片面推崇技术万能主义等问题。对此,要坚持以维护法 院审判主体地位为司法限度,坚持以工具主义定位及审慎理性推广为应用原 则,让司法大数据在未来的融合应用进程中“有所为有所不为”,从数据质量、 应用质效、信息安全、思维理念、技术算法、规范建设、人才培养等维度予以 改进深化。此外,还应重点关注大数据在涉少数民族地区、重大公共事件(新 冠疫情防控)、重大疑难复杂等特殊案件司法审判中的突出效用、存在问题以 及发展前景,以期大数据在司法审判中得到更好的融合应用

  • 2021-06-22
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基于地质大数据的中国锑矿空间分布规律定量研究

大数据正在开创地学研究新途径,将传统的定性地质研究方法推向定量研究的高度。锑矿是中国的传统优势矿产,但目前已有赖于进口,成为典型的关键金属(Critical Metal)。文章基于锑矿地质大数据,系统展示中国锑矿在Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级成矿区带的空间分布特征,总结中国锑矿的空间分布规律,定量分析中国省、市、县级及Ⅲ级成矿区带的锑矿成矿密度、成矿强度。研究表明,中国锑矿在各成矿域中均有分布,华南成矿省集中了全世界59%以上的资源储量,是中国锑矿最重要的成矿区域。中国锑矿以湖南省数量最多、成矿强度最大;按地级市统计,以广西河池市锑矿床数量最多,以湖南娄底市锑矿成矿强度最大;按县级统计,以河池市南丹县锑矿床数量最多,娄底市泠水江市锑矿成矿强度最大,达3330 t/km2;按成矿区带统计,江南隆起西段成矿带(Ⅲ-78)锑矿产地数量最多、成矿密度最大,湘中—桂中北成矿带(Ⅲ-86)成矿强度最强。随着勘查工作的进展,新增资源量不断向湖南板溪、龙山等危机矿山深部及西藏等西部地区转移,今后锑矿地质找矿和矿业开发的重点也将向重要矿区深部及中国西部地区转移。

  • 2021-06-21
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基于人工心理的智能化E_Learning系统研究

基于人工心理的智能化E_Learning系统研究。

  • 2022-02-05
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基于无人机视频联动的分布式光纤传感周界安防系统_刘琨

本文构建一种基于双马赫曾德干涉仪的分布式光纤传感技术周界安防监控系统和基于四旋翼无人机具有视频跟踪功能的智能视频联动于一体的综合系统。该系统采用分布式光纤扰动传感技术与无人机技术进行融合,分布式光纤传感技术基于双路马赫曾德干涉仪,利用正反两路信号时延差进行定位;无人机为四旋翼无人机搭载ODROID机载计算机进行视频处理。其中扰动传感系统监测各种入侵行为,并对信号处理对入侵进行定位,并发出报警信息。无人机进行视频联动,无人机利用其"上帝视角"进行对入侵位置勘查,监测入侵行为,并对入侵者进行实时跟踪。摄录入侵视频,并将其视频传输到终端。本过程,全程智能化、自动化。经过实验测试,该系统定位精度能达到10 m,四旋翼无人机飞行稳定,响应速度快,全程自动摄录、自动返航,并能将摄录的视频实时传输给客户端。测试结果表明系统能够有效实现对入侵的检测与定位,并能与无人机实现视频联动功能。本系统将分布式光纤传感技术和智能无人机视频联动技术相融合,构成混合式智能型周界安防监控系统。

  • 2021-06-30
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多无人机辅助的物联网信息与能量同传优化策略

目前基于无人机的物联网信息与能量同传优化研究大都只考虑了单无人机且部署固定高度的情形,针对这一局限性,设计一个多无人机辅助的信息与能量同传系统,并提出一个联合优化设备关联关系、无人机位置、无人机发射功率和设备功率分割比的多变量固定交替迭代优化算法,以实现设备最小采集能量最大化。在每次迭代中,首先根据信号强度确定关联关系,并利用基于禁忌搜索的无人机位置优化算法,确定无人机位置;其次利用一阶泰勒展开式将非凸问题近似为凸问题,求解无人机发射功率和设备功率分割比。仿真实验表明,相比于多个基准对比方案,所提算法和策略能够获得更优的最小采集能量。

  • 2021-04-20
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多层次AI教育体系的构建及其实施路径

智能教育是智能技术赋能下的教育新模式、新体系,而 AI 教育是体系中担负人工智能人才培养的重要子系统。文章基于智能教育的整体发展视角,对多层次 AI 教育体系的构建及其实施路径进行了探讨:首先,分析了 AI 教育与智能教育的关系、定位以及面向智能教育谋划 AI 教育发展的基本思路;随后,结合我国教育特色和 AI 教育实践,描述了“一个目标、四个层次、两类培养”的多层次 AI 教育体系;最后,以基础教育 AI 课程改革为例,提出了目标聚焦、内容重构、环境升级、模式创新、队伍提升的实施策略。文章的研究为中小学开展 AI 教育及其课程实施提供了参考路径。

  • 2021-04-22
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

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