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大数据背景下科技型企业竞争情报的研究_靳宗泽

大数据背景之下,企业在实际开展运营工作的过程中,要想能够实现高质量的发展,做好数据分析工作十分有必要。同时,由于科技型企业之间的竞争越来越激烈,为了更快获取市场信息,企业方面也需要能够积极建立竞争情报系统,确保企业的管理层能够对于客户的实际需要以及市场的动向有更加全面的了解,根据市场的实际需要以及客户的现实需要调整自己的运营方案,使本企业的核心竞争力能够得到有效提升,全面推动企业自身的发展。本次研究中,文章就从企业发展过程中大数据技术所发挥的影响以及在大数据背景之下,科技型企业在实际建立竞争情报系统过程中的策略两个方面出发进行了具体探讨,希望能够推动科技型企业竞争情报系统的建立,使大数据技术的积极作用能够得到全面发挥。

  • 2021-06-24
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基于多目标优化算法模型的电热水器功率优化方法_赵子源

针对现有技术中电热水器能耗大、管控困难的问题,该文提出了新型的电热水器功率优化方法,构建了电热水器的多目标优化模型,该模型基于多目标优化模型能够实现电热水器参数分析,并通过运行约束条件对电热水器的能耗等问题进行分析,并利用多目标优化模型实现电热水器最佳功率优化,解决了常规技术中难以实现全局最优解的技术弊端。试验表明,与单目标优化的方法相比,该文的方法能够将电热水器功率提高到95.32%,提高了功率优化程度。

  • 2021-04-20
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基于窄带卫星通信系统在泛在电力物联网通信传输的应用研究

基于窄带卫星通信系统在泛在电力物联网通信传输的应用研究

  • 2021-09-22
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面向城市级客户端的云平台架构设计

本文通过分析目前城市无线客户端的现状,根据云平台的基本需求,从总体架构、业务流程、系统部署等几个方面给出面向城市级客户端的云平台设计思路,构建涵盖生活、资讯、政务、经济、文明实践等多种服务一体化的城市级 APP 平台。

  • 2021-04-25
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移动互联网时代短视频MCN模式优化设计

为了提高移动互联网时代短视频的多通道网络组网(Muli-Channel Network,MCN)检索能力,提出移动互联网时代短视频MCN模式优化设计,通过局部模糊特征分块辨识法跟踪融合短视频图像,提取与分析图像的边缘相似度特征,根据频谱特征分析法重建提取的短视频局部模糊特征分布,筛选边界信息特征量,利用图像RCB特征分解方法对预处理后的特征信息进行模板匹配,实现MCNI模式的优化。仿真实验结果表明,采用该方法进行短视频MCN构造的输出信噪比与边缘信息的融合度较高。

  • 2021-04-21
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大数据与监视型资本主义

本文首先介绍了监视型资本主义的概念,描述信息时代的资本是如何通过 收集个人数据,无视私隐,筛选用户,在不受法律监控的情况下进行帝国式扩展的。进 而,本文提出数据的附身性和数码资本错位这两个特征,用以分析技术如何在数据收集 和应用上激活数据的私人财产属性,以及资本如何利用价值错位和技术优势去诱使用 户参与这一资本增值的进程。数据的附身性揭示了个体如何被卷入大数据时代的生产 关系,数码资本错位揭示了资本具体实现监视型资本主义的技术。这两个概念将完善 监视型资本主义这一理论体系,进一步展现这个时代隐蔽的不平等状况。

  • 2021-06-23
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动车所一级修灵活作业顺序模型与算法_韩宝明

动车所一级修作业流程大都采用"清洗—检修"固定作业顺序模式,由于线路容量限制和动车组到达时间顺序不固定,该模式会导致动车组等待时间长、线路空闲和检修能力浪费等.针对这些问题,提出了一种动车所一级修灵活作业顺序的非线性整数模型,模型以最晚完工时间最小为目标,并考虑了动车组作业先后顺序、单个动车组作业流程以及动车组运用计划时间要求等约束条件,采用改进遗传算法完成求解.以太原动车所为例,对比其他两种固定作业顺序模式,验证了本文模型的可行性和有效性.研究结果表明:灵活作业顺序模式能够有效减少动车组等待作业时间,加强线路的利用率,缩短最晚完工时间,提高动车所一级修的工作效率和能力.

  • 2021-04-20
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浅谈工业以太网的流水线自动化控制

浅谈工业以太网的流水线自动化控制浅谈工业以太网的流水线自动化控制

  • 2021-09-22
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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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