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智能电网环境下居民需求响应建模及优化运行研究

智能电网环境下居民需求响应建模及优化运行研究

  • 2022-05-11
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矿井提升系统天轮轴承故障诊断及其智能润滑方法研究

矿井提升系统天轮轴承故障诊断及其智能润滑方法研究

  • 2022-05-12
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智能家居控制系统的研究与分析

智能家居控制系统的研究与分析

  • 2021-09-13
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基于BP神经网络的怒江流域泥石流易发性动态区划模型研究_

地形、地貌、地质以及气候的错综复杂使怒江流域的泥石流触发机理研究尚不成熟,现有泥石流易发性区划成果受主观影响较大。时空大数据和机器学习技术的发展为无假设机制下的泥石流易发性风险评估研究提供了技术支撑。首先基于泥石流成因收集潜在的影响因子,通过相关性分析筛选出土壤质地(Clay、Silt、Sand)、NDVI、土壤类型、高程、坡度、坡向、降雨量(R0、R1、R2)以及历史灾害影响因子(Ho、Hd)等 13 个评价指标,并用上述指标训练最佳预测模型。将模型预测结果与云南省最新的泥石流隐患点分布进行对比分析,结果表明,该模型预测的泥石流高发生和极易发生区域的准确率达到了 77.5%和 73.8%,预测的泥石流灾害的准确率达到了 77.7%。研究成果可为泥石流防灾减灾工作提供有效参考

  • 2021-06-24
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大数据时代下金融营销宣传行为监管政策研究_杨佳

"金融营销宣传行为"属于狭义金融广告的范畴,除了具备一般金融广告的特征外,大数据下的金融营销宣传行为还具有受众明确,针对性强;信息分散,隐蔽性强;载体多样,内容丰富;违法成本低,涉及金额大等新特征。近年来,我国金融营销行为监管取得了一定的进展,但仍存在金融营销宣传行为难以有效监测、时效性强、取证难度大、无统一评判标准、缺乏高效的协同处理机制等突出问题。想要健康有序地推动金融营销宣传活动,需要监管者、服务提供方、消费者的共同努力,本文对金融营销宣传行为监管政策进行了系统梳理,提出大数据时代下的金融营销宣传行为监管思路。

  • 2021-06-21
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AI技术在化工领域的前沿和基础技术情报研究

随着世界各工业强国工业智能化改造战略的提出,通过“大数据+AI”解决传统化工行业问题和技术瓶颈成为新一代化工建设探索的主要方向。文章调查了化工安全环保生产中的热点需求、难点问题、新技术进展,通过分析国内外化工企业在化工安全环保生产中所采用的技术及高校的研究方向和课程体系建设,给出前沿技术论证方向、课题申报和技术攻关相关建议。研究结果表明,当前业界和学术界基于神经网络强大的非线性拟合能力实现生产模型建模和机器视觉系统, 用以解决传统化工安全环保生产中面临的难点问题和技术瓶颈,提高化工行业的智能化水平。以人工神经网络为主的AI 前沿技术在化工安全环保生产的智能化改造中成为技术主体,掌握“大数据+AI”赋能化工行业的应用策略和模式将占据未来化工行业的制高点。

  • 2021-05-12
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基于局域网的即时通讯聊天室系统设计_毕业设计论文1

本论文提出牛运打手VC平自上的局域网期大软件的解决方案,该期夫软件包括服务鼎端和客户指两个模共:有户明通过服外奶墙进打通价:服务器墙模块主要实现了服外器的配管和数据的传递,客户端模块主要实规了用户注册。登录。文字期夫等功能,族软件果用外步自接字的非阳里模式,井实现对象的序列化和WC文件对象实现数据的保存,

  • 2021-04-22
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新基建_中台能力支撑智慧媒体发展

全国新基建产业按下快进键,移动化、数据化、智能化成为驱动行业进展的基础支撑,如何利用新一代信息 技术手段,实现媒体行业自身基础能力的优化与升级,成为智慧媒体建设的新引擎和支撑?本文通过大数据与 AI 驱动 的技术中台研究与实践,系统阐释如何在技术端发力,打造智慧媒体的“新基建”中台能力,并进一步支撑智慧媒体 的发展。

  • 2021-05-12
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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