为了利用传感器数据对智能家居用户行为进行识别， 提出了一种基于 ＧＲＵ 神经网络的识别方法。 首先， 将数据集中的行为和传感器数据进行预处理， 实现数值化和离散化； 其次， 按照行为的触发时间点 对传感器数据进行合并处理； 最后， 设计出一种行为识别神经网络模型对输入的 ３３ 维特征的传感器数据进 行识别， 输出相应的行为编号。 实验结果表明， 该神经网络模型的识别效果比一些传统方法和 ＲＮＮ 神经网 络模型的识别效果好。
针对传统 EM 算法存在初始模型成分数目需要预先指定以及收敛速度随样本数目的增长而急剧减慢等问题，提出了一种快速、贪心的高斯混合模型 EM 算法。该算法采用贪心的策略以及对隐含参数设置适当阈值的方法，使算法能够快速收敛，从而在很少的迭代次数内获取高斯混合模型的模型成分数。该算法通过与传统 EM 算法、无监督 EM 算法和鲁棒 EM 算法的聚类结果进行比较，实验结果证明该算法具有很强的鲁棒性，并且能够提高算法的效率以及模型成分数的准确性。
前处理是复杂问题数值模拟的主要性能瓶颈，涉及大量人工干预，其效率严重依赖于用户经验。可靠高效的自动前处理算法是提高数值模拟效率和精度的关键。前处理研究主要包含2项内容：网格生成和面向网格生成的CAD模型处理。进一步细分，CAD模型处理包括模型修复和特征简化。模型修复算法负责将存在“错误”的“脏”几何转换为满足网格生成要求的“干净”几何；特征简化在模型修复之后进行，负责消除不必要的设计细节，以得到性价比更高的网格模型。自动网格生成的研究已取得很大进步。相比而言，自动CAD模型处理的研究虽也受到持续的关注，但其研究现状和实际需求仍有很大差距。数值模拟中，模型表面是几何错误和几何特征最为集中的区域，模型处理后紧接着生成曲面网格，且通常情形下，后续的体网格生成以曲面网格生成结果为输入，不再访问几何模型数据。基于这一考虑，本文的主要研究内容设定为面向曲面的CAD模型处理方法。曲面模型处理算法研究有2条平行的研究路线，一类基于连续曲面；另一类基于离散曲面。商业CAD系统构建的模型通常基于连续曲面，它数学表达严格。几何精度高，但定义在其上的几何计算通常是非线性的，数值稳定性差；离散曲面的基本元素为三角面片，相关几何计算是线性的，快速有效，但几何精度低。此外，离散曲面表征只涉及面片相邻等低层拓扑，应用于需高层拓扑支持的操作时，需构造连续曲面模型中常用的B-rep。本论文提出一类混合曲面造型方法。并系统性地研究了几类基于混合曲面造型的模型修复、特征简化和网格生成算法。相比单纯的基于连续曲面或离散曲面的方法，本论文所研究方法可兼顾两类方法长处，在底层系统设计、具体算法实现、网格生成质量等方面展现出独特的优势。将混合CAD造型方法应用于数值模拟前处理过程的思想对其它相关领域的研究有启发作用。具体地，本文在以下3点上做出了创新：（1）为兼顾基于连续曲面和离散曲面的模型修复和特征简化方法的优点，提出并实现了混合曲面造型；继而为支持仅改变模型拓扑、不改变模型几何定义的虚操作算法，引入虚拓扑，扩展B．姊的适用能力；最后基于上述增强的CAD模型表征方法，从软件工程的角度设计了一套分层的CAD／CAE系统集成方案，以屏蔽底层CAD数据来源和算法实现的多样性对上层CAE算法的影响。（2）基于混合曲面造型方法实现了连续曲面的自动拓扑生成算法。以处理曲面边界存在曲线交缠和细缝等缺陷的“脏”几何。几何计算在离散曲面上完成；拓扑计算先在离散曲面上完成，继而利用离散曲面和连续曲面之间的基本映射关系拓展到曲面B．rep。新算法不需要修改连续曲面的几何表征，修复后的模型满足后续特征简化和曲面网格生成算法的要求。（3）从高质量曲面网格生成的需求出发，基于混合曲面表征，提出了一类针对复杂组合参数曲面模型的自动特征简化算法，4类曲面特征的自动识别和简化。特征简化涉及到的所有操作均为虚操作，不涉及复杂的几何计算，可逆，且不改变模型的几何定义。针对“虚面”缺乏统一的连续曲面参数表达，无法直接复用已有网格生成算法的难题，提出了一类基于混合曲面造型的虚面网格生成算法。新算法先获得虚面离散模型的参数化表达；继而扩展连续曲面网格生成算法到任意参数曲面，实现离散曲面的网格化；最后基于离散模型和连续模型的映射关系，将定义在虚面离散模型上的曲面网格反映射回连续曲面。
金属材料的韧性断裂过程一般要经历三个阶段，即在一定条件下，微孔洞的逐渐长大、慢慢形核以及最终聚合，这一转变过程导致了材料宏观裂纹的萌生和断裂。1975 年，Gurson提出细观模型，后经Tvergaard和Needleman进一步修正，形成GTN细观损伤模型。但原Gurson细观损伤模型没有考虑不连续微孔洞的影响，不能预测孔洞之间的颈缩现象。因此，本文从数值积分算法着手，在原GTN细观损伤模型的基础上引入塑性极限载荷模型，研究材料的损伤演化及断裂失效过程。为了研究高导无氧铜（OFHC）材料在单轴拉伸条件下的断裂破坏过程，本论文进行了如下研究工作：1．基于Gurson．Tvergaard-Needleman（GTN）细观损伤模型的本构理论，根据向后 Euler完全隐式积分算法，以及弹性预测．塑性校正方法，离散数值积分公式，更新应力应变关系，详细推导相应的一致切线刚度矩阵，提出数值算法的实现思路。以孔洞聚合时的临界孔隙率．疋为桥梁，将塑性极限载荷模型和GTN细观损伤模型相结合。编写大型有限元软件ABAQUS／STANDARD的用户自定义材料子程序UMAT，实现修正的GTN细观损伤模型在有限元环境中的应用。2．利用高导无氧铜（OFHC）材料加工成的光滑和缺口圆棒试样，进行单轴拉伸试验，获取载荷．位移曲线。由光滑圆棒试样得到的真实应力．真实应变曲线，确定杨氏模量、初始屈服应变、屈服极限及强度极限；对于塑性屈服后的硬化部分，采用Ramberg．Osgood硬化准则进行拟合，确定硬化系数以及硬化指数。3．建立缺口圆棒试样的轴对称有限元计算模型，选用八节点轴对称缩减积分单元（CAX8R），采用嵌入了UMAT的ABAQUS软件进行计算。根据前人的研究经验及方法，并结合单轴拉伸试样的试验和数值预测结果，通过综合对比分析，最终确定修正的GTN细观损伤模型损伤参数。4．根据已确定的损伤参数，采用用户自定义材料子程序UMAT，实现修正的GTN细观损伤本构模型在有限元软件ABAQUS环境中的应用。对缺口圆棒试样，进行数值万方数据摘要模拟断裂失效预测，预测结果与试验曲线基本吻合，验证了该模型的有效性，该方法的合理性和可行性。5．分析了裂纹萌生点的位置和扩展路线、应力三轴度沿着最小横截面的变化、以及断裂区损伤演化规律。研究结果发现，裂纹萌生点最早产生于缺口试样的中间位置，不久之后，载荷急剧下降；缺口圆棒试样的中间位置应力三轴度最高，而在自由边附近最低。这主要是因为，由于塑性变形的增大，孔洞体积分数也随之增加，当达到塑性极限载荷时，微孔洞开始聚合，孔洞体积分数由厂变成厂’，并急剧增大，当厂‘增加到一定程度时，缺口试样中间位置的裂纹开始萌生。裂纹萌生的加快和长大，造成微孔洞的急剧增大，促使载荷快速下降，材料的承载能力降低，当损伤程度积累到材料的极限值时，断裂失效现象产生。
给 出 了 , - . / 0 1 算 法 收 敛 速 度 指 标 的 定 义 2 提 出 了 基 于 算 法 参 数 + 模 型 与 模 型 参 数 优 选 的 智 能 , - . / 0 1 方 法 2 有 效 地 改 善 了 , - . / 0 1 算 法 的 收 敛 性 能 和 实 用 性 8 仿 真 表 明 了 该 方 法 的 可 靠 性 和 有 效 性 8
在应用数据高速增长的场景下，已有的静态图计算的模型和方法难以应对数据高速更新的挑战，图数据流模型应运而生。首先讨论当前大规模复杂数据流的产生及其管理需求，分析静态图模型以及已有数据流算法、系统在应对这一数据流场景的固有缺陷，阐述图数据流模型产生的重要背景。然后通过总结分析早期图的流式计算以及已有的少量图数据流的研究工作，给出图数据流模型的一般定义。最后，从方法和问题两个角度探讨图数据流的研究前景，并简要介绍图数据流管理系统相关技术架构。
基于文物的“现状”“原状”和“干预”三个重要概念及内在关系，文章提出运用数字化技术对长城维修段持续进行基于模型和图像的数据采集和追踪，为“源场景”概念形成一套数字化数据集，用于对长城保护维修中的干预过程进行管理的方法，并对这一方法在箭扣南段长城维修工程中的数据成果中进行了检验。实践证明，基于“源场景”概念，结合数字化技术，可有效对长城保护维修中的修缮和干预进行过程管理，同时也有助于推动文物保护工程一系列管理与操作模式的更新。
颠覆性技术是一个具有复杂的内在结构的技术群。从空间维度来看，颠覆性技术是包含了主导技术、辅助技术、支撑技术的复杂技术群，涉及多学科、多领域。在此背景下，运用科学计量的方法对颠覆性技术进行科技评价和科学技术演变规律探索面临挑战，实质表现为数据检索。本文探索了一种基于机器学习的专利数据集构建新策略，将专利检索任务作为机器学习的二分类任务，类似于信息检索中基于主动学习的查询分类思想，并提出了将 F-measure特征最大化方法与CNN （convolutionalneural networks） 模型相结合的文本分类改进方法。本文以人工智能 （artificial intelligence，AI） 技术域为例进行训练实验，实验结果的准确率、召回率和 F1 值分别达到 98.01%、97.04% 和97.89%，这表明本文提出的策略能够精准地识别人工智能专利，提高了专利检索的准确率和召回率，以利于构建精、 准、全的人工智能技术域专利数据集。
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包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应
清华之后，北大也不甘示弱，推出了DeepSeek教程。清华的教程是传媒学院出的，而北大的这份文件是人工智能学院和计算机学院出的，所以总体上内容更加专业、全面和深入，尤其还提到了AI时代工作和技能需求的变化，可以说是不可多得的优质资料。
成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑， 推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政 府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
西电东送应推动“四个一体”，实现协调发展。推进远期、中期、近期“三期一体”，远近结合，统筹通道规划；推进清洁电源、调节资源、输电通道“三位一体”，由近及远，强化资源协同；推进平时保供、需时互济、急时支撑“三时一体”，远近协同，保障运行安全；推进中长期市场、现货市场、辅助服务市场“三市一体”，由远及近，完善市场机制。
随着氢能技术的不断发展，未来多能互补发电系统将向电/热/氢等多类型混合储能的形式发展，在下一步研究中将开展相关的研究工作。
为解决现有低压配电台区采集终端过度、低效配置造成的台区智能化改造成本过高问题，提出一种面向低压配电台区拓扑结构采集的馈线终端（line terminal unit，LTU）优化配置方法。首先，为有效区分分支点、箱变、分支箱和各个进、出线开关，基于配电网零注入节点概念，构建低压配电台区零注入节点补充规则；其次，结合拓扑可观判据，以孤立点为搜索起始点位置，提出低压配电台区可观测树搜索法；然后，针对低压配电台区补充零注入节点导致低压配电台区采集终端配置不合理的问题，提出面向低压配电台区拓扑结构采集的LTU优化配置方法；最后，以山东某地低压配电台区验证了该方法的有效性。
人工智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。 人工智能就是把人的智能转移到人造的机器中，让机器来具备了感知、思考决策的能力。
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