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邬贺铨《5G时代的能源互联网》

5G是无线传输通道,但同时也是联结云计算、大数据、人工智能、物联网、区块链与工业互联网的纽带,打通了数据从采集、存储、传送、处理、分析到决策的全过程,发挥数据作为生产要素的作用。

  • 2021-04-24
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《政务区块链发展白皮书2020》

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。

  • 2021-04-24
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2020年中国移动互联网大报告

2020年的新冠疫情,成为意想不到的”黑天鹅”, 打乱了各行各业的发展步伐。我们的生活习惯.我们的发展方向,从此刻开始,和以往已经发生根本性的改变。疫情期间,在线教育、互联网医疗、网.上办公、全渠道生鲜零售等新业务快速发展,旅游、餐饮、零售行业受到冲击,2020年,注定对所有人都意义非凡。

  • 2021-04-23
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雷达多目标跟踪波束资源调度算法_王莹莹

在雷达作战系统中,波束资源的合理调度一直是一个关键问题。本文将协方差算法与灰色关联决策算法相结合实现雷达系统的波束资源分配,在满足各目标跟踪精度的基础上,最大化波束资源的利用率。对于被跟踪的多个目标,由灰色关联度决策算法计算其威胁度,根据目标威胁度设置期望协方差,计算各个目标期望协方差与实际协方差之间的差异度并由大到小进行排列,选择最大差异度的目标作为跟踪对象。如果所有目标都达到期望值,则进行新目标探测。仿真结果表明,提出的算法能够较好地进行多目标波束资源的自适应分配。

  • 2021-04-23
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烟花算法改进BP神经网络预测模型及其应用_马创涛

针对传统BP神经网络预测模型泛化能力弱且预测精度低的问题,首先对现有算法优化神经网络预测模型的不足进行了比较分析;然后,将烟花算法引入到神经网络模型中,利用烟花爆炸算子同时爆炸扩散的机理,对神经网络权重和阈值的寻优过程进行了优化,提出了一种基于烟花算法改进BP神经网络的预测模型。最后,以某纺织企业的棉纺质量数据为例,对提出的基于烟花算法改进BP神经网络的预测方法进行了应用验证。通过与其他算法改进BP神经网络的预测模型进行对比分析,结果表明:该预测方法对纱线质量的预测精度达到97.88%,而且该预测方法与其他方法相比,预测误差率下降了49.52%,并在寻优速度和寻优精度方面表现出较高性能。

  • 2021-04-23
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基于色阶阈值模型的Criminisi图像修复算法_赵卫东

Criminisi图像修复算法用于优先权计算时,对图像纹理和结构信息的处理存在不足,极易导致错误的匹配和纹理延伸。针对此问题,提出基于色阶阈值模型的Criminisi图像修复算法。首先,在优先权计算中结合修复块的色阶信息建立色阶阈值模型,据此模型获取优先修复块,用以增加优先权的可靠性,避免纹理延伸和结构混乱。然后,在搜寻最佳匹配样本块时,以加入样本块的色度和亮度信息作为比较对象,以便在已知像素块中更加快速准确地搜寻出最佳匹配样本块,减少匹配错误。与其他图像修复算法相比,该算法的修复顺序更加稳定,修复效果满足视觉要求。

  • 2021-04-23
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低碳供应链柔性资源配置模型及算法的鲁棒性研究_刘小红

随着全球化环境危机与资源禀赋困境加剧,要求供应链在资源环境约束下提高资源利用率,实现低碳绿色转型。新冠肺炎疫情对全球供应链运营及经济发展带来了新的挑战。本文在资源属性及混合算法等研究基础上,以资源配置模型及其算法为研究对象,通过对资源配置问题、模型参数及鲁棒性实验分析,合理地解决低碳供应链柔性资源配置平衡问题。考虑资源环境的双重属性,如何优化供应链资源配置,本文从政府层面和企业层面给出了相应的对策:政府要加强低碳供应链的建设与管理;企业要强化碳减排与资源配置方法的创新。在经济全球化影响下,如何实现线上线下供应链资源的优化配置,值得进一步思考与研究。

  • 2021-04-23
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基于Hotbooting_Q算法的多微网能量交易博弈模型_李聪

文章构建了多个风-光-储微网能量交易博弈模型,每个微网可根据风光等新能源机组的发电水平以及负荷需求,确定自己与其余微网和上级电网的能量交易策略。在对多微网能量交易博弈模型的求解上,提出了一种将热启动Hotbooting技术与Q-学习相结合的Hotbooting Q交易算法,并以电力市场相似场景下的大规模实验数据作为训练数据。通过算例表明,微网间能量交易减少了从上级电网的购电量,采用Hotbooting Q交易算法可加快系统的收敛速度,提高微网的交易学习效果。

  • 2021-04-23
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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