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一维气液两相漂移模型全隐式AUSMV算法研究_徐朝阳

气液两相漂移模型显式AUSMV(advection upstream splitting method combined with flux vector splitting method)算法的时间步长受限于CFL(Courant-Friedrichs-Lewy)条件,为了提高计算效率,建立了一种全隐式AUSMV算法求解气液两相漂移模型.采用AUSM格式结合FVS(flux vector splitting)格式构造连续方程和运动方程的对流项数值通量,AUSM格式构造压力项数值通量.离散控制方程是非线性方程组,采用六阶Newton(牛顿)法结合数值Jacobi矩阵求解.计算经典算例Zuber-Findlay激波管问题和复杂漂移关系变质量流动问题,结果分析表明:全隐式AUSMV算法,色散效应小,无数值震荡,计算精度高.在压力波波速高的条件下,可以显著提高计算效率,耗散效应小.

  • 2021-05-06
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阿里云安全白皮书

数据安全和用户隐私是阿里云最重要的原则。阿里云致力于打造公共、开放、安全的云计算服务平台。通过技术创新,不断提升计算能力与规模效益,将云计算变成真正意义上的基础设施。 阿里云竭诚为客户提供稳定、可靠、安全、合规的云计算基础服务,帮助客户保护其系统及数据的机密性、完整性、和可用性。

  • 2021-04-30
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增广误差模型算法在目标跟踪中的应用_葛宝爽

针对目标机动运行过程中,滤波模型与机动状态模型失配的问题,提出了一种新的增广状态误差滤波模型。不同于现有增广方案,该模型从模型失配所致状态滤波误差的角度出发,将状态估计误差增广为一状态量,通过滤波估计后用其校正原状态量。算法分析表明,该增广滤波模型具有自适应调节多重渐消因子的等效特性,增强了对目标的跟踪能力。基于该增广状态误差滤波模型,给出了滤波算法设计并进行了仿真实验。实验结果表明,基于该模型的滤波算法在对机动目标进行跟踪时具有更强的鲁棒性。

  • 2021-05-07
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我国各省区市“新基建”发展潜力 白皮书

2020 年 3 月 4 日,中央政治局常委会指出,“加快 5G 网络、数据中心等新型基础设施建设进度”。以 5G 基建、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网为代表的“新基建”项目成为各地投资的重点。

  • 2021-03-30
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基于pytorch+Resnet101加GPT搭建AI玩王者荣耀

在图中设定下,Android指针坐标(X,Y)对应minitouch坐标(1080-Y,X):即在点按屏幕中某点时,安卓调试显示的(X,Y)在.json文件中的坐标应为(1080-Y,X)。'check_json.py'为调试和生成本地.json按键映射文件的脚本。此外,'处理训练数据5.py'中:‘加一技能’,‘加二技能’,‘加三技能’,‘购买’变量也许进行同样处理。运行 “训练数据截取_A.py” 时可以通过按键操控角色,这时就可以生成训练用的数据,如果没有操控则会生成一个空文件夹和空json文件。

  • 2023-04-24
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基于DeR_FCN模型的车辆检测算法_王玲

针对复杂城市环境下天气、光照、目标尺度以及车辆之间的遮挡等因素影响带来的车辆检测精度较差问题,提出一种改进区域全卷积网络的车辆检测算法(DeR-FCN)。通过特征级联的方式,跨层连接融合车辆底层细节特征和高层语义特征;使用维度分解区域提议网络,获得更加精准的区域候选框;在预测阶段采用软化非极大值抑制的方法,输出更加准确的检测结果。为验证算法的有效性,在KITTI和PASCAL VOC数据集,使用DeR-FCN算法和常用的车辆检测算法进行对比实验,实验结果表明,DeR-FCN算法的检测精度高于其它方法。

  • 2021-04-22
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5G产业和应用发展白皮书(2020)-中通服设计院

新一代信息技术革命浪潮中,5G 是真正实现万物互联的基础性技术,成为领衔新一轮基础设施建设的排头兵。2020 年新冠肺炎疫情期间,5G 的丰富应用已初露锋芒,而 5G 更大的价值在于与云计算、大数据、人工智能、区块链等数字技术的深度融合,推动与各行各业的结合,从而促进经济社会的数字化转型,助力网络强国、数字中国和智慧社会的发展。

  • 2021-03-30
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投资未来《2022中国青年投资态度白皮书》-DT财经&景顺

Z世代成长于中国社会经济和技术文化全面高速发展时期。他们不仅享受着人均GDP和人口出生率正向差带来的红利,同时也享受着家庭对他们资源的倾斜,成为成长环境更为富足的一代。Z世代成长时期正是中国互联网蓬勃发展的时期,网络购物、社交媒体、在线娱乐、本地生活等成为了他们生活的日常。

  • 2023-03-14
  • 阅读824
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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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