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中国信通院:软件定义存储发展与应用研究报告(2022年)

数据基础设施成为数字经济时代的新型生产力。发展数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择。数字经济时代,数据是关键核心生产要素,推动数据基础设施成为提振国家经济发展动能的新型生产力,在产业界的关注热度持续提升。数据基础设施由存储设施、网络设施、计算设施、安全设施和各类管理设施构成,为数据的“汇-存-算-管-用”提供全生命周期基础能力支撑。

  • 2023-03-15
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5G 新型智慧城市建设与运营白皮书 ——基于 5G 通 信技术的新空间、新服务与新治理

当前,数字中国战略深入实施,浙江省推动数字浙江建设一直走 在全国前列。新型智慧城市作为数字浙江建设的重要内容,在新的时 代背景下被赋予一系列新的发展要求。在基础设施领域,着眼于 5G 大规模商用,要完善大湾区、大花园、大通道、大都市区的信息基础 设施,服务数字长三角建设。在政务服务领域,要以“最多跑一次改 革”为总牵引加快建设数字化服务型政府。在社会民生领域,要将教 育、医疗、交通、文旅、养老等公共资源通过未来社区、智慧小镇、 智慧乡村、智慧家庭的形式实现全民普惠化。

  • 2021-03-30
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精细化状态监测服务,全面提升炼化装置关键机泵的可靠性

精细化状态监测服务主要包含:机泵的运行工况评估、转子稳定性监测、滚动轴承故障监测及机械密封可靠性管理。进行长周期数据采集和数据积累,通过工况分析、振动趋势和频谱分析、温度趋势监测等技术措施,对影响可靠性和MTBF的转子、轴承、机械密封等零部件进行早期故障预警,对机泵整体健康状况进行评估,最大限度的降低由于轴承损坏和密封泄漏导致的非计划停机风险,提高运行的可靠性,为机泵连续、可靠、安全、稳定运行保驾护航,为用户创造价值。

  • 2022-10-31
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更换机械轴封的步骤及检修误区

在拆卸机械密封时,严禁动用手锤和扁铲,以免损害密封元件。如果在泵两端都有机械密封时,则在拆卸过程中必须小心谨慎,防止顾此失彼。对工作过的机械密封,如果压盖松动时密封面发生移动的情况,则应更换动静环零件,不应重新上紧继续使用。因为在松动后,摩擦副原来运转轨迹会发生改变,接触面的密封性就很容易遭到破坏。

  • 2023-01-29
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基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法_戴晶帼

在无先验信息的情况下,贝叶斯网络(Bayesian network, BN)结构搜索空间的规模随节点数目增加呈指数级增长,造成BN结构学习难度急剧增加.针对该问题,提出基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法.该算法利用最大互信息和条件独立性测试构建大尺度约束模型,完成BN结构搜索空间的初始化.在此基础上设计改进遗传算法,在结构迭代优化过程中引入小尺度约束模型,实现结构搜索空间小尺度动态缩放.同时,在改进遗传算法中构建变异概率自适应调节函数,以降低结构学习过程陷入局部最优解的概率.仿真结果表明,提出的基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法能够在无先验信息的情况下保证BN结构学习的精度和迭代寻优的收敛速度.

  • 2021-05-06
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高斯混合模型结合加权似然的目标跟踪算法_陈超

鉴于高斯混合模型对背景变化快时无法精确检测出目标和目标跟踪的适应性差等瑕疵,提出了基于加权似然跟踪器来改进高斯混合模型实现运动目标跟踪算法。主要引入了自适应高斯混合模型来实时检测运动目标,然后空间加权似然来进行视频中的目标定位,引入加权似然期望值来改进高斯混合模型处理视频中的多尺度、多角度变化的目标跟踪不精准问题。通过VOT 2014 dataset对比实验结果表明提出的基于加权似然跟踪(Weighted Likelihood Tracking,WLT)和改进高斯混合模型(Improved Gaussian Mixture Model,IGMM)的目标跟踪算法较传统高斯混合模型跟踪算法在跟踪的精度有较大提高。在应对多尺度、多角度变化的目标跟踪表现出了较大的优势。

  • 2021-05-07
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基于图嵌入模型的协同过滤推荐算法_高海燕

传统协同过滤算法存在严重的数据稀疏和冷启动问题。利用社交网络中的丰富信息为解决传统协同过滤算法的数据稀疏和冷启动带来了契机。然而,传统基于社交网络的协同过滤算法仅利用粗粒度、稀疏的用户信任关系来改进传统协同过滤算法,即用0或1表示用户之间信任程度。另外,传统基于社交网络推荐算法仅仅集成用户之间显式信任关系,而忽略用户之间隐式的信任关系。本文提出一种基于图嵌入模型的协同过滤推荐算法,即利用图嵌入模型技术学习社交网络中用户的低维特征表示,并根据用户的低维特征表示推导用户之间细粒度的信任关系。最后,根据信任用户和相似用户对目标物品的评分权重预测用户对目标物品的评分。在真实数据集上的实验结果表明,基于图嵌入模型的协同过滤算法的性能优于传统的协同过滤算法。

  • 2021-04-30
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人工智能果蔬精准化种植技术的研究

当前智慧温室大棚系统过程数据利用率低,种植经验与果蔬生长过程数据无法关联,导致无法更好的控制果蔬生长过程。文章通过向量机等人工智能算法,对果蔬生长过程环境参数进行跟踪和分析,动态选取策略子项进行组合,运用各种环境数据训练多类别、分类回归器和相邻模型的一致性的方法,实现温室大棚果蔬的种植环境的优化。实验证明,该方法能够有效地提升果蔬的成熟质量和有效控制生长周期,对果蔬的种植方法有较好的改进

  • 2021-05-12
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