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多工厂环境下考虑个体利益的多目标协同生产计划模型及算法_景熠

针对由多个工厂组成的分布式系统,考虑不同工厂的个体利益诉求,构建了多目标协同生产计划模型。在该模型中,以最大化整体收益作为第一个优化目标;同时,基于亚当斯的公平理论,利用偏离系数法,以最小化个体收益平衡偏差作为第二个优化目标。结合模型结构特点,基于快速非支配排序遗传算法,设计了相应的求解过程。最后,通过一个算例验证表明,本文设计的计划模型和求解方法,不仅可以从网络集成角度协调各个工厂的生产、库存和运输活动,而且能够实现整体利益和个体利益非一致性的最小化。

  • 2021-05-06
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工业互联网技术的三大功能要素如何赋能数字化转型

中国信息通信研究院的数据显示,2018年,中国产业数字化占GDP比重为27.63%,落后于英国的54%、美国的52.8%、德国的54%。这意味着在中国数字技术对整体经济的渗透远远不够。2020年,中国官方发起企业“上云用数赋智”行动,要求平台企业帮助中小微企业渡过难关,提供多层次、多样化服务,减成本、降门槛、缩周期,提高转型成功率。以平台企业整合上下游,打造数字化供应链,不仅能给中小企业提供系统服务,同时也能帮助企业找到市场,这也是新基建的价值所在。

  • 2021-05-06
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高精度定位技术赋能数字化医疗转型的5大趋势

此时此刻,我们正在经历的新型冠状病毒(以下统称COVID-19)流行病给全球医疗系统带来了巨大的压力,包括过度紧张的急诊室、紧缺的药品和医疗器械等。此外,随着人口老龄化的加剧、受生活影响的非传染性疾病的增多,加之财政限制等多方面原因,迫使医疗保健领导者寻求更多数字化解决方案,包括智能手机应用、远程咨询、电子记录、可穿戴设备和人工智能(AI),其中许多解决方案是建立在传感器、无线通信技术、云存储和数据分析能力综合技术的基础上。

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变焦遗传算法优化变增益模糊ARX模型研究_刘冲

针对传统ARX模型对非线性系统模型辨识精度比较低的问题,进行了模糊模型和ARX模型相关优化算法的调查,介绍了遗传算法优化模糊模型的现状,提出采用改进变焦遗传算法优化变增益模糊ARX模型参数的方法以提高模型的辨识精度。改进的变焦遗传算法能在不同前代种群情况下更新不同数量基因,以提高搜索速度;用不同的概率选择交叉位置,可避免早熟现象,并能在较短时间内达到最优或次优解。变增益模糊ARX模型可根据非线性系统的变化改变其增益,使模型的辨识精度提高。利用改进变焦遗传算法的优点,对变增益模糊ARX模型的参数进行优化,并通过两入两出多时滞离散非线性系统进行试验仿真。试验结果证明了改进变焦遗传算法优化变增益模糊ARX模型参数的方法能提高模型辨识精度,表明了提出的优化方法的有效性,为变焦遗传算法与模糊模型的结合提供了一种途径。

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(顾海洋)携程微服务框架实践及思考

携程从.Net技术栈的时代就已经开始微服务领域的探索,转入Java技术栈之后,先是自研微服务框架,然后是高性能的Dubbo。目前我们正在Service Mesh的道路上探索,希望接下来能够实现微服务框架的全面标准化以及云原生

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(胡宗棠)云原生微服务大会(下一代高性能云原生消息队列-ApacheRocketMQ)_初稿

消息服务作为应用的通信基础设施,是微服务架构应用的核心依赖,也是实践云原生的核心设计理念的关键技术,通过消息服务能够让用户很容易架构出分布式的、高性能的、弹性的和鲁棒的应用程序。消息服务在云原生的重要性也导致其极可能成为应用实践云原生的阻塞点,所以消息服务的云原生化是至关重要的。 Apache RocketMQ 是一款开源的高性能云原生消息队列,其基于高可用分布式集群技术,提供低延时和高可靠的消息发布与订阅服务; 目前开源版本, 已经

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(木香丘)基于 Serverless 的前后端一体化开发体验-云原生峰会

1. 「Serverless First」,默认提供适配 Serverless 最佳实践,也支持运行在服务器 上 2. 「支持前后端一体化」,基于 JSON RPC,前端像调用本地方法一样调用后端方法 3. 前后端「支持 rpc 和 rest」两种通信形式,通过 mvc 可以满足传统纯后端 rest 风格接口开发需要 4. 「支持 typeorm」,事务 AOP 和事务传播行为,也可以集成其他的开源 ORM 框架

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对物联网技术及其应用的思考

近年来, “物联网”这一名词,已经在全球被热捧起来,受到了很多国家的企业和学术界的关注,部分国家甚至想通过物联网技术,掀起21世纪新一轮的科技和经济浪潮。 物联网可以理解为一种物体与物体之间互联形成的一种物物相连的网络,它让物体具有了“智慧”,可以极大扩充人类的沟通范围,并能实现更多智能的应用。物联网的实质是“物物相连的互联网”,它将人类生存的物理世界网络化和信息化,将分离的物理世界和现实世界的任何物体进行互联,并与信息空间进行互联整合,按照人的需求进行处理并及时反馈处理结果。

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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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低空基础设施发展研究报告(2025)

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算力互联网体系架构研究报告

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数据智能服务产业发展研究报告

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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人工智能算法与应用场景介绍

通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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