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图像数字化处理课件

数字化简单地说,就是 将许多复杂多变的信息转变 为可以度量的数字、数据, 再为这些数据建立起适当的 数字化模型,把他们转变为 -系列的二进制代码,引入 计算机内部,进行统-一处理, 这就是数字化的一个过程.

  • 2021-04-20
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网络爬虫的设计与实现(完整版)分解

网络爬虫将下载的网页和收集到的网页信息存储在本地数据库中以供搜索 引擎使用,它是一 一个专门从万维网上下载网页并分析网页的程序。随着网络的快 速发展,人们对搜索引擎的要求也越来越高,而网络爬 虫的效率直接影响着搜索引擎的质量。 本课题研究的是通用网络爬虫,它是从一 个或若干个初始网页的链接开始进 而得到-一个链接队列。伴随着网页的抓取又不断从抓取 到的网页中抽取新链接放 入到链接队列中,直到爬虫系统满足了停止条件。 该课题主要涉 及到了缓冲池技 术,多线程技术,套接字技术,HTTP和 SSL协议,正则表达式,Linux 网络编程 技术,PHP+Apach的使用等 相关技术

  • 2021-04-20
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网络爬虫技术的概述与研究

网络爬虫,又被称为网页蜘蛛,网络机器人,随着网络的迅速发展,万维网成 为大量信息的载体, 如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。 搜索 引擎 (Search Engine) ,例如传统的通用搜索引擎 AltaVista ,Yahoo!和 Google 等,作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问 web的入口和指南。但是, 这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性。 为了解决上述问题, 定向抓取相关 网页资源的聚焦爬虫应运而生。 聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序, 它根据既 定的抓取目标,有选择的访问万维网上的网页与相关的链接, 获取所需要的信息。 本文将对网络爬虫技术及其原理进行简单的介绍,并且给出实例。

  • 2021-04-20
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网络信息对抗整理

险评估的方法有:树形分析法、历史分析法、风险概率评估法、失误模型及后果 分析法;具体为 : 确定各种威胁可能发生的频率及其可能产生的损失的大小,然 后依据 BPL公式规定的原则来确定是否需要增加或改进安全防护措施; 当损失发 生的概率与损失本身造成的影响的乘积大于防止该损失的代价时(即 B<PL)就 应该采用防止损失的策略,反之则不必;风险评估的步骤:确定受保护对象、确 定威胁、确定保护措施。

  • 2021-04-20
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物联网PPT

顾名思义,物联网就是“物物相联的互联网” 。 因此物联网就是通过各种信息传感设备,按照约定的协议,把任何物品与互联网连接起来。进行信息的交换和通信

  • 2021-04-20
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物联网产业

●经济发展、社会进步催生应用需求,传统手段功能单一、性能差和价格高难于推广,物联网带来新的产业机遇 ●用户需求牵引,初期用户壁垒(管理)为明显特征 产业链长,涉及通信网络、信息系统集成、自动控制多个领域 ●渗透性强,渗透到经济的各个领域,生活的方方面面●带动性强,带动信息技术的诸多领域发展

  • 2021-04-20
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三维模型特征提取算法

虚拟装配在CAD建模领域使用广泛,Solidworks、Pro/E、UG等都有自己的零件装配程序模块,但是它们相互之间并不能进行直接的数据格式转换。比如:Solidworks创建一个简单的零件直接用Pro/E打开会丢失很多模型拓扑信息。STL文件格式是通用的固体三维模型表示文件,常用CAD软件都能打开。STL文件是一种简单数据格式,其中只记录了模型的顶点和法向量(数据格式下一节具体介绍),大多数CAD软件支持STL文件格式的零件输出。然而,无论何种CAD软件打开STL文件之后,都难以读取模型的特征信息,甚至连模型的一个表面都选不中。在这种情况下,如果我们想把一大堆的STL格式模型,加载到某款CAD软件中进行装配,可能性几乎为零。在这种情况下,出现了对提取模型拓扑信息的需求。下面将详细介绍这种方法,并给出在OSG场景中提取一个齿轮面的例子,供大家参考

  • 2021-04-20
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神经网络算法及模型

思维学普遍认为,人类大脑的思维分为抽象(逻辑)思维、形象(直观)思维和灵感(顿悟)思维三种基本方式。 人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统,其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单,功能有限,但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。 神经网络的研究内容相当广泛,反映了多学科交叉技术领域的特点。主要的研究工作集中在以下几个方面

  • 2021-04-20
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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