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数据库基础知识培训

目前,商品化的数据库管理系统以关系型数据库为主导产品,技术比较成熟。面向对象的数据库管理系统虽然技术先进,数据库易于开发、维护,但尚未有成熟的产品。 这些产品都支持多平台, 但支持的程度不一样。这类数据库灵活易用,但不支持大型应用。

  • 2021-04-25
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如何打造药店互联网生态系统药店

B2C平台:主要以连锁药店为主体,针对终端消费者构建网。上大健康产品销售. 微营销:适用于全行业开发的以微信公众号为主体的分销系统,主要适用于连锁药店、单体药店、大健康工业企业。

  • 2021-04-25
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基于改进稳态遗传算法的桥梁有限元模型修正_秦世强

由于测试误差和结构参数的不确定性,有限元模型修正的局部最优解和全局最优解均有可能是真实解。为了同时获取模型修正的局部最优解和全局最优解,文章提出一种改进的稳态遗传算法(ISSGA)。该算法通过一种双角度算子来判定目标函数的可行解,并通过定义可行解的伴侣解不断优化解的位置,实现目标函数局部最优和全局最优解的寻找。通过两个测试函数和一座混凝土箱梁桥模型修正案例,验证了ISSGA算法的精度、稳定性和计算效率,并明确了算法中各个参数的取值依据。结果表明:ISSGA可同时获得目标函数的局部和全局最优解;双角度算子可有效避免局部最优解的遗漏;ISSGA算法为获得模型修正合理解提供了可能。

  • 2021-04-25
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基于时间序列模型的RED算法研究_李多佳

<正>一、引言RED算法曾是一种有效的网络拥塞控制算法,其主要思想是通过路由器输出端的队列长度控制发送端的数据。算法操作简单易实现,但同时也存在着参数难以确定、难以有效处理突增的网络流量以及公平性等问题。随着网络信息量的爆炸式增长,现行RED算法已经无法有效解决网络流量过分饱和的现状,也无法保证网络的服务质量。

  • 2021-04-25
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基于相空间重构和长短期记忆算法的电力系统无功负荷预测模型_赵冬梅

为了优化无功控制策略,改善电压质量,减小网损,针对无功负荷的随机性与非线性,提出一种基于相空间重构和长短期记忆神经网络的无功负荷预测模型。利用C-C法确定最优重构维数和延迟时间;通过计算最大Lyapunov指数说明无功负荷的混沌性;利用相空间重构技术将无功序列映射到高维空间,在高维空间利用长短期记忆神经网络进行预测;最后以海南省某地区的有功及无功负荷数据为例,通过Kolmogorov熵证实无功负荷的混沌程度大于有功负荷的混沌程度,算例验证了该方法的可行性,能提高无功负荷预测结果的准确度,有利于对电力系统无功进行更合理的调配和控制。

  • 2021-04-25
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基于免疫连通模型的多路径传输选择算法_张争万

为解决无线传感器网络(WSN)中节点部署不均匀造成的节点能量消耗大、数据传输可靠性低的问题,提出了一种基于免疫连通模型的多路径传输选择算法。当数据传输发生故障时,免疫机制被用来选择路径的适应度函数,从而达到优化传输路径和减少节点能耗的目的。实验从网络寿命、端到端传输延迟、覆盖率、传输可靠性、载荷分布等指标对算法进行评价。实验结果显示,所提算法可更好地平衡负载,延长网络的生命周期,以及保证数据传输的可靠性。所提算法可以应用于对能量效率、可扩展性、延长网络寿命和降低网络开销有较高要求的传感器网络设计。

  • 2021-04-25
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基于国产密码算法的数控网络的认证与验证模型研究及安全评估_夏晓峰

该文针对工业控制系统安全,提出面向数控系统(NCS)网络安全保护技术框架,选用国产密码系列算法中的SM2, SM3, SM4算法,设计并建立了数控网络(CNC)认证与验证模型(AUTH-VRF),分内外两层为数控网络提供安全防护。外层为数控网络设备间通信与传输进行安全认证实现网段隔离,内层验证通信协议完整性以确保现场设备接收运行程序的正确性与有效性;通过基于SM2, SM3, SM4算法设计和部署的外层防护装置,为分布式数控(DNC)设备与数控系统之间的通信提供身份认证与文件加密传输;同时针对工业控制网络的S7Comm工业通信协议数据,通过SM3算法验证专有工业协议数据完整性。通过网络攻击实验证明,AUTH-VRF模型可以为数控网络中工业生产数据提供有效的安全认证和资源完整性保护,为满足我国关键基础设施"国内、国外工业控制系统产品共同安全可控"和"安全技术深入工业控制系统各个层级"的需求提供了实际可行的技术参考方案。

  • 2021-04-25
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机队运力配置和USApHMP问题的联合决策模型与算法_张培文

针对USApHMP (无容量限制的单分配枢纽网络设计)方法忽略了航空公司航线运力配置决策对单位客流量成本的影响问题,以枢纽机场选址、确定枢纽与非枢纽连接关系、航线机型及其频次选择为决策变量,综合考虑各城市对市场需求量、航线最大飞行频次、机队可用飞行时间等限制因素,以实现航线运力配置成本和枢纽设置成本最小化为目标函数,建立航线机型匹配及频次选择问题和USApHMP问题的联合决策优化模型,设计遗传算法进行求解.算例分析表明:考虑4种机型、10个城市和90个城市对的情况,与传统枢纽网络设计方法相比,联合决策模型的网络总成本降低了9.39%,且航线最大飞行频次是影响枢纽网络设计方案的重要因素.

  • 2021-04-25
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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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