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_智能场景—任务驱动_的智慧实验学习空间设计

场景式服务是图书馆适应新时代发展的需要,体现了图书馆对用户体验的重视,对服务环境和质量的提升。 文章结合相关研究,阐述相关概念与内涵,并从用户、图书馆和知识三个维度分析场景式服务需求。 基于此,文章 从情景数据采集、情景计算、情景建模、模型评估等分析情景感知模型的构建过程,搭建以用户为中心,由情景感 知模块、资源整合模块、技术支撑模块、场景服务模块构成的智慧图书馆场景式服务体系框架,并探讨其中存在的 问题与对策

  • 2021-06-18
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5G技术在智慧医疗领域的应用场景浅析

医院物联网是智慧医院的核心,本研究从5G+AIoT医疗技术架构、5G+AIoT医疗技术架构分析的角度,介绍了5G技术与智慧医疗融合后,催生出远程操控类、远程指导类、远程监测类3种场景,阐述了5G技术在智慧医疗领域业务类型,并分析各类型的主要应用、技术特点、主要应用场景,并列举了不同类型的应用案例,由此可进一步提高5G的网络覆盖和稳定性,完善智慧医疗的建设标准和评价体系,促进了物联网及人工智能技术在智慧医疗领域的应用下沉,并从两个方面总结5G为智慧医疗的发展带来新的机遇

  • 2021-06-18
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非遗_毛皮拼接技艺_的数字化保护

为了江苏非遗“毛皮拼接技艺”的传承与发展,通过剖析毛皮结构设计与样板特殊处理,构建了毛皮样板管理系统,剖析了毛皮的拼接工艺设计,建立了抽刀工艺的数学模型,并完成了南京禄口传统制裘工艺的实录、分类与检索。结果表明,“毛皮拼接技艺”数字化保护能够促进毛皮服装的创新设计,满足人们的个性化着装需求。

  • 2021-06-17
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基于梯度提升决策树_GBDT_算法的南方洪涝灾害房屋倒损评估模型_林森

结合影响洪涝灾害损失的10个指标,利用国家减灾中心灾情库中案例作训练样本,建立了基于梯度提升决策树(GBDT)算法的南方洪涝灾害房屋倒损评估模型,可用于洪涝灾害房屋倒损的快速评估。最后,利用2016年7月上旬南方洪涝灾害案例进行了模型验证,总体相对误差为17.9%,证明该模型具有较高的可靠性,能够较好反映洪涝损失总体情况。

  • 2021-06-17
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战时物资配送模型及算法研究_曹冠平

战时,部队物资消耗巨大,补给时间紧迫且保障力量有限,特别需要科学的方法,兼顾保障时间、车辆装载量以及物资需求紧迫度等因素,合理设计配送方案,确保部队战斗力不受影响。论文以配送时间和需求紧迫度的乘积最小为目标函数,建立了满足车辆最大装载量约束的物资配送数学模型,并利用遗传算法进行求解,为确保解的优质性和算法的收敛速度,设计了特殊交叉算子和变异算子。最后,通过算例检验了模型的适应性和算法的有效性,为其他军事或非军事领域物资配送问题提供了新的方法思路。

  • 2021-06-17
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双背景模型自适应运动目标检测算法在交通监控系统中的应用研究_成亚玲

针对现有运动目标检测算法不能满足复杂场景需求,提出一种基于高斯混合模型和时间平均模型改进的双背景模型自适应运动目标检测算法。对视频图像背景进行简单背景和复杂背景自适应判别,并建立相应的背景模型。双背景模型获取的运动目标区域信息更完整、清晰。实验表明,与传统检测算法相比,新算法在去除区域孔洞、目标区域完整性具有较好性能和优越性。

  • 2021-06-17
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智媒语境下网民对AI换脸技术的风险感知研究

“ZAO”和“Deepfake”两款基于深度学习技术的应用程序,激起了人们对AI 换脸技术的广泛参与和讨论,同时也引发人们对人工智能时代的技术伦理风险的思考。现实问 题反映出智能媒体语境下技术风险的治理体系急需转型。研究以Gooseeker 收集文本数据,并应用Python 计算编程来对文本进行处理和分析。研究发现,网民面对同一种类型化的技术伦理风险会有不同,主要表现为风险感知差异化、话语主题结构差异化、情感倾向差异化。面对智能化时代的技术伦理规制问题,其治理体系应进行思维转变,同时通过数字化素养教育来构建人在技术风险面前的主体性。

  • 2021-06-16
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基于RFM模型的随机森林算法对民航客户的流失分析

近几年,随着航空市场的快速发展,对于航空公司而言,如何在增加市场占有率的同时,对客户的流失进行有效的 控制也刻不容缓。 基于随机森林算法,根据航空客户数据,建立流失预测模型,对客户是否已流失进行预测研究,将传统 的 RFM 客户价值模型进行改进,结合随机森林算法对客户流失进行预测。 实验结果表明,基于 RFM 模型的随机森林算 法构建的客户流失模型拥有更具有说服力的指标选取,AUC 值达到 0. 92,且准确率较高。 利用该模型可对航空公司客 户流失进行较为准确的预测,对流失客户进行分类,为民航企业提供营销策略。

  • 2021-06-16
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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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