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渠系前馈蓄量补偿控制时滞参数算法比较与改进_管光华

输水明渠系统控制算法主要由前馈及反馈模块组成,其中前馈模块较大程度上影响了系统控制性能。基于蓄量主动补偿的前馈控制算法受时滞参数影响较大,为比较现有多种算法实际控制性能优劣,并寻求不依赖复杂数值计算的简化时滞参数算法,该文进行了横向的算法比较与优化开发。文章基于蓄量阶跃补偿及蓄量二次补偿2类算法,结合改进比例-积分(proportional-integral,PI)反馈控制器,对典型测试渠系及实际工程渠系建模仿真,选取稳定时间、最大超调流量、绝对值误差积分(integral of absolute magnitude of error,IAE)和绝对流量变化积分(integrated absolute discharge change,IAQ)指标分析了蓄量阶跃补偿、动力波原理、水量平衡模型3种时滞参数算法的控制效果。结果显示,在实际工程渠系中,小流量工况下,蓄量阶跃补偿算法的稳定时间比水量平衡模型算法的稳定时间减小40.42%;大流量工况下,蓄量阶跃补偿算法的最大超调流量最小,仅比目标流量高3%,该算法的稳定时间比水量平衡模型算法的稳定时间减少25.45%。

  • 2021-05-07
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面向海外的“智慧工业远程运维服务平台”应用

在 市场 竞争 环境 日 益激 烈 的 背 景 下 , 传 统 制 造 行 业同 质 化 的 产 品 及 服务 的利 润 越来 越 低 。 按照 “ 中 国 智 造 20 25 ” 战 略 规划 , 国 内 有 实力 的 制 造 型企 业 已 经开 始 向 “ 智 能制 造 ” 和 “ 大 规模定 制 ” 的 生产 模 式 进行 升 级 , 各 领 域都 有 成 功 的 “ 智 能工 厂 ” 项 目 不 断 涌 现 。 然 而 , 在 工业服 务领 域 , 目 前绝 大部 分企 业依 然 是采 用 传统 的 工 业 服务模 式 , 缺乏 完 整 的 “ 智 能 ” 工 业 服务 体 系 。 面对 工 业服务 的业 务机 会 , 中 建 材智 慧 工 业 “ 远 程运 维服 务 平 台 ” 项 目 围 绕 中 东 、 北非 等 核 心 区 域 市 场 , 应 用 大数据 、 智 能 制造 等创 新科 技 , 不 断拓 展 全 球水 泥 生 产 企业 的 工 业服 务市场

  • 2021-04-16
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2024中国大企业税务数智化白皮书-用友&毕马威

智慧税务征管体系的数字化升级和智能化改造使征纳双方的“接触点”由现在的“涉税”即关联,发展到下步“未税”时就关联,使税收规则、算法、数据直接融入纳税人经营业务中,伴随着每一次交易活动自动计算纳税金额,从而大幅降低税收遵从成本,提高税收征管效率。

  • 2024-07-18
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美的智能工厂建设及工业仿真应用实践

美的智能工厂建设及工业仿真应用实践

  • 2021-06-20
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大数据构建的赋分评价模型与功能区识别研究_贾斐雪

针对如何解决各类兴趣点(POI)的用地面积差异并精确地识别功能区等问题,该文构建了一种新的功能区识别模型。使用网上调查的各类POI的面积数据等,对各类POI的面积大小所处的区间进行赋值,整理出各类POI的面积评分表,并通过对各类POI进行核密度分析得到每个兴趣点的核密度值。通过构建面积评分与核密度值二级赋分评价模型,增加了POI数据的可用性,实现快速获取城市空间结构。经过精度检验,Kappa系数为0.76,功能区识别精度较高。研究结果可用于区位熵指数、土地利用混合度、平均最邻近距离与标准差椭圆等分析,有利于规划人员掌握城市空间结构与进行科学决策。

  • 2021-06-18
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考虑新能源车的低碳集货模型与算法研究_史雨同

针对我国地理位置分散的制造供应链集货问题,考虑包含新能源电动车和传统柴油车等多种车型,建立最短路径和最小碳排放的多目标集货模型。根据模型特征,设计两阶段启发式算法求解:阶段1应用遗传算法找到路径最短的集货方案作为初始集货方案;阶段2基于节约算法的基本思想进行路径拆分,对有限数量的新能源车进行车辆匹配,并对剩余节点和车辆重新规划集货方法,以此优化碳排放量。仿真实验结果表明,所提模型和两阶段算法可以有效利用新能源车,同时满足集货过程中的经济效益与环境效益。

  • 2021-05-07
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基于OpenVINO的情绪识别反馈康复训练系统设计

设计基于开放视觉推理和神经网络优化(OpenVINO)人工智能工具套件的情绪识别反馈康复训练系统,方便康复人员在可调难度的游戏场景中进行康复训练,并可根据其情绪进行难度调整。方法:建立基于OpenVINO人工智能工具套件及Pygame程序模块的康复训练系统架构,利用Python的OpenVINO引擎进行情绪识别系统设计,利用Python的Pygame构建游戏场景。

  • 2021-05-12
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基于航空旅客隐私数据保护的联邦学习算法应用模型研究_郭睿

文章对目前人工智能算法在航空领域存在的数据孤岛问题和数据隐私保护问题进行分析,并提出面向数据隐私保护的联邦学习航空出行预测方法。在数据隐私保护的前提下,融合高铁出行数据、第三方应用APP记录的居民消费数据进行联邦学习,极大提高了航空出行预测的准确性和可靠性,同时解决了多企业多行业数据融合机器学习带来的数据隐私保护问题。

  • 2021-04-22
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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