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基于5G信号的外辐射源雷达低慢小目标检测方法研究

无人机的发展在给人们日常生活以及国防军事带来便利的同时,也给城市的低空 安全带来了巨大威胁,需要采取一定措施对城市低空空域进行监测。无人机目标具有 飞行高度低、飞行速度慢以及雷达散射截面积小的特点,被称为“低慢小”目标。外 辐射源雷达在这种“低慢小”目标检测方面优势明显。5G 通信信号或将成为城市环 境中最为丰富的电磁资源,在 5G 民用通信网规划之初,将其作为外辐射源雷达机会 照射源进行研究意义重大。因此,本文研究了基于 5G 信号外辐射源雷达的“低慢小” 目标检测方法。

  • 2021-06-28
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基于大数据的服刑人员危险性预测_马国富

在对监狱服刑人员再犯罪预测与危险性评估应用现状进行分析的基础上,提出了一种基于大数据的监狱服刑人员危险性识别与预测架构体系.在该体系的模型层,针对不同的价值密度、不同的数据类型,重点对架构中的统计模型、离群点检测模型、集成分类模型在服刑人员危险性识别与预测中的应用算法进行了描述,尤其是使用R软件包实验了服刑人员危险性集成分类识别与预测,并给出了分类预测误差.基于大数据的服刑人员危险性识别与预测体系可实现对服刑人员危险性的个性化、精准化预警,为大数据时代监狱的监管安全提供了可靠保障.

  • 2021-06-26
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防碰撞系统中零件特征提取及匹配定位

防碰撞技术在数控加工和测量设备中已经扮演着越来越重要的角色,它是实现智能制造和智能测量的关键。在防碰撞系统中,零件及位姿的识别是通过保证虚拟空间和实空间的一致来实现的。在实际应用场合中,视觉系统采集到的图像受众多因素的干扰,在进行图像匹配前需要对图像进行预处理。考虑到零件特征可以实现图像的粗匹配,因此,在本文中提取零件特征是很有必要的。在确定零 件的位姿时,本文采用零件上非共线的三个角点来确定零件相对 CMM 位姿,通过将视觉测量得到的角点坐标与 CMM 测量得到的坐标进行比较,来判定系统的定位精度。

  • 2021-06-29
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基于物联网_传感网的智能节能系统

能减排是贯彻落实科学发展观、构建社会主义和谐社会的重大举措,是建设资源节约型社会 的丛然选择.物联网/传感网是把所有物品通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来,实现智能 化识别和管理.在此背景下,提出了基于物联网/传感网的智能节能系统,并从物联网体系结构、智能节 能系统整体设计、硬件设计、软件设计等方面详细阐述了其设计流程,最后给出测试平台,验证了其有效 性、实用性和先进性,并对本文所实现的智能节能系统做出总结与展望.

  • 2021-06-28
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5G安全分论坛.超级SIM赋能5G行业应用安全

SIM盾应运而生 SIM盾产品介绍 应用场景及合作案例 中移互联网公司前身是中国移动于 2010 年 10 月设立的互联网基地, 2016 年 1 月 1 日正式独立运作。 承接集团战略,基于大网资源能力优势, 牢牢把握“通信 + 互联网”发展主线 , 对传统通信进行了号码、 SIM 卡、 通信业务的迭代升级; 牢牢把握互联网特色业务引领 者的定位,形成了邮箱、 云盘、 5GLife 等互联网特色业

  • 2021-06-25
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大数据智能检索与大数据区块元智能分离

文中利用逆 P-集合生成∨型大数据结构,给出∨型大数据的新概念,如大数据区块、区块矩阵、区块元、区块元矩阵与 数据元概念;利用这些概念给出区块属性推理结构、区块矩阵推理结构、区块元智能分离定理、区块元智能检索定理、区块与区 块元等价类定理;给出区块元智能分离准则、区块智能检索准则;给出区块元智能分离-区块智能检索算法与算法过程;给出大

  • 2021-06-21
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思想政治教育大数据研究范式的内涵、特征及应用限度

进入大数据时代,海量数据和智能算法将共同驱动思想政治教育研究范式转型。 大数据 给思想政治教育带来了思维方式、研究内容和研究路径的更新,确保了思想政治教育大数据研究范 式的合理性。 思想政治教育大数据研究范式是一种基本理念、行为规范和实践方法,其基本特征包 括更加青睐全样本、更加注重相关关系、更加突出预测功能、更加注重“自下而上”的知识发现。 当 然,基于大数据的思想政治教育研究范式也有其应用限度,需要警惕“数据主义”陷阱、“技术主义” 陷阱和“数据伦理”陷阱。

  • 2021-06-21
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基于物联网的生鲜农产品冷链物流体系构建_框架、机理与路径

基于物联网的生鲜农产品冷链物流体系构建_框架、机理与路径

  • 2021-06-17
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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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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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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