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协同发展视角下中小城市发展战略研究——以涿州市为例

京津冀协同发展国家战略提出以来,对环京中小城市的发展认识应该放在区域的视角来看,而交界地区尤其要落实协同发展要求。以涿卅I为例,涿州不只是保定的涿州、河北的涿州,更是大首都地区的重要组成部分。文章从京津冀协同发展的视角,根据涿州自身的现状特征,研究其存区位、产业、文化等方面的优势,研判与区域发展态势和未来发展方向不适应、不匹配的问题,以协同发展为前提,从外部找差距,内部找原因,探讨在京津冀一体化发展大格局下中小城市的协同发展战略。

  • 2021-04-19
  • 阅读723
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高速数据采集与存储系统的设计与实现

数据采集与存储系统是测试系统的关键环节,高速数据传输对提高整个系统的性能有着重要意义,利用PCI总线进行高速传输,解决了数据传输中的速度瓶颈问题。本文研究的课题项目遥测多功能测试台能够实现高速数据码流的采集处理以及存储。

  • 2024-05-06
  • 阅读722

基于云模型的混合粒子群算法的统一混沌系统时变参数辨识

统一混沌系统是在内部参数改变时系统随之变化的一族混沌系统.为了求解统一}昆沌系统的辨识问题,提出了一种基于云模型的混合粒子群算法.该算法通过引入基于云模型的进化与变异策略提高辨识精度,通过交叉操作提升收敛速度,并利用抗差优化模型进一步提升算法的抗扰动能力.实验结果表明,在加入扰动的统一混沌系统中,该策略能够精确的辨识出时变参数,可有效避免算法陷入局部最优,且具有收敛速度快及抗扰动能力强的优点

  • 2021-04-17
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聚类集成算法在客户细分模型中的应用

营销分析、客户分析和内部运营管理是企业大数据应用最广泛的 3 个领域。基于某市烟草零售数据,运用聚 类集成算法构建客户细分模型,实现烟草零售精准营销。本算法集成了 Clara 算法和 K -means 算法,首先采用 Clara 算法随机生成初始聚类中心,K -means 算法进行无监督学习,得到最少代价的聚类中心,然后基于零售客户 基本信息进行聚类因子建模,将类别与档位进行维度交叉,对零售客户在档位内二次细分,优化迭代分配,解决烟草 零售客户档位内部差异化大的问题。经多种聚类算法比较,本文方法的总误差和误差波动率小于其他单一的聚类 算法。将该方法用于烟草营销投放策略,经市场验证,能够提升订足率和需求满足率。

  • 2021-04-17
  • 阅读719
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社交媒体地理大数据的旅游景点热度分析_陈宁

针对大数据时代,蕴含地理位置信息的社交媒体(Social Media)数据规模正呈爆炸性增长,通过对这类时空数据的挖掘可以整合用户的群体智慧,发现热门景点或线路,为用户提供更加精细的旅行服务。该文基于2005—2016年Flickr图片分享网站中用户分享的带地理标签的图片信息,通过空间聚类以及文本语义挖掘的方法对北京市的热门景点进行了提取。此外,本文还利用北京市的历史天气信息与用户图片信息进行融合,分析在不同时间、不同天气情景下,不同景点的热度分布规律,可以为旅行爱好者提供热门景点在多种视角下的游览规律。

  • 2021-06-28
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基于电碳协同的江苏省某污水处理厂减碳管理分析_沈文涛

在中国“3060 碳达峰碳中和”的战略背景下,绿色低碳成为污水处理厂运行评价的重要指标,污水处理厂减污降碳是大势所趋。聚焦通过电碳生态圈及数字化平台支撑,用数字化电碳管理减少污水处理厂的间接用电二氧化碳排放,在时间、空间和经济性 3 个维度上,为污水处理、碳管理、电网 3 个行业的“水-碳-电”协同减污降碳提供了新的合作模式与技术支持

  • 2024-03-26
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基于高斯混合模型的MWPCA高炉异常监测算法

大型高炉是钢铁制造过程中的重要装备,由于高炉运行过程复杂,干扰因素繁多,经常会有异常炉况发生。为及时监测异常炉况、保证高炉顺行,本文利用高炉运行数据,开发了一种基于MWPCA和高斯混合模型的算法对高炉异常过程进行监测。由于高炉运行数据存在非高斯分布和时变的特点,利用高斯混合模型改进了传统PCA监测模型的T2统计量,使算法可以适应高炉数据的独特分布特征,并加入了滑窗机制,使算法具有实时更新的能力。随后,将算法应用在华南某大型钢铁集团的真实高炉数据上,检测了算法的有效性,并将其与基础算法进行了对比分析,证明了算法在高炉异常监测能力上有所提高。

  • 2021-04-17
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基于多智能体网络的分布式优化研究

全面介绍基于多智能体网络的分布式优化研究

  • 2022-06-14
  • 阅读717
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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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