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网络协同设计过程的任务分解算法模型研究_冯子扬

云制造通常需要云端资源协作完成一项任务,为了进行云制造任务的分解,以实现合理的资源匹配,文中首先充分考虑了云环境下的任务属性,研究了基于物元模型的任务表达方法;其次,对传统的顺序任务分解方法(OTD)进行改进,来修正不可行解来获得可行解,增加了解的多样性,避免了分解失败重新启动分解程序而消耗的时间和精力;最后,以固定卷扬式启闭机的云环境下制造任务为例,对所研究的方法进行了验证。

  • 2021-04-20
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工业以太网在工业自动化系统中的运用及其发展趋势

工业以太网在工业自动化系统中的运用及其发展趋势工业以太网在工业自动化系统中的运用及其发展趋势

  • 2021-09-22
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基于人工智能的古陶瓷器型和纹饰图像特征识别研究

基于人工智能的古陶瓷器型和纹饰图像特征识别研究

  • 2022-05-12
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互联网时代体育教师专业学习共同体构建路径

在厘清相关概念的基础上,运用文献资料法、逻辑分析法对体育教师专业学习共同体的特征与区别进行分析,并阐述了建构互联网时代体育教师专业学习共同体的必要性与可行性。最后总结出四条路径,组建不同目标的体育虚拟组织、混合学习的双线路径、校际联合与“晒课”的二元路径和“学科—专家—教师”三位一体路径,为提高互联网时代我国体育教师的专业素养提供解决路径。

  • 2021-04-20
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基于神经网络模型的生物组织参数反演算法_徐歌

针对逆向求解生物组织光学特性参数存在测量精度不高,在体测量困难等问题,提出了利用神经网络模型反演生物组织光学参数的方法,该方法以蒙特卡罗算法输出的不同距离r处的漫反射率值R(r)作为输入,吸收系数和散射系数为输出,搭建神经网络反演算法。将神经网络反演算法反演的散射系数和吸收系数值与蒙特卡罗算法获得的散射系数和吸收系数值进行对比。仿真实验表明:选择r=0.1cm以及r=0.3cm距离处的漫反射率作为输入,利用神经网络模型反演的吸收系数和散射系数的MAE值分别为0.003和1.574,一致性决定系数R2分别为0.9997和0.9915。因此神经网络模型反演的生物组织参数与蒙特卡罗算法获得的吸收系数和散射系数值具有较好的一致性,且反演精度高,操作简单,为在体进行生物组织光学参数测量提供了新思路。

  • 2021-04-20
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新基建_和_传统基建_协同融合提升城市发展质量

随着长三角一体化发展上升为国家战略,长三角城市的一体化程度也要不断提高。 根据中央 提升长三角城市发展质量以及城市更新的要求,分析比较新基建和传统基建的联系与区别,从老旧小区 改造与智慧城市建设融合发展、新基建和传统基建重大项目融合推进、城市生态修复和城市开发建设有 机结合的安徽实践探索促进新基建和传统基建协同融合的有效路径, 从而推进城市更新, 提升发展质 量。

  • 2021-04-25
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云计算技术在计算机数据处理中的应用分析与发展对策

云计算技术在计算机数据处理中的应用分析与发展对策

  • 2021-09-22
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未来10年工业自动化技术及应用的发展趋势

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  • 2021-09-22
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