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基于机动判别的变结构交互多模型跟踪算法_潘媚媚

临近空间高超声速机动目标具有高速、高机动的运动特性,协同转弯模型是跟踪临近空间目标的常用模型之一。基于协同转弯模型的自适应网格交互多模型（adaptive grid interaction multiple model,AGIMM）算法能够较好地适应临近空间高超声速目标运动特性,但AGIMM算法存在着依赖中心网格模型,非机动时刻模型集收敛缓慢的问题,基于此提出了一种基于机动判别的变结构交互多模型算法。所提算法根据目标机动特性调整跟踪模型集的结构及模型概率转移矩阵,加快了非机动时刻模型集的收敛速度,克服了AGIMM算法存在的问题。通过蒙特卡罗仿真验证,改进的算法相对于AGIMM算法提高了对临近空间高超声速目标的跟踪性能。

  • 2021-05-07
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可信数据流通网络（TDN）白皮书

本白皮书以促进数据要素价值高效和可持续释放为目标，针对数据流通过程中面临的困难挑战，围绕解决数据流通基础设施建设的关键性难题，分析数据可信流通的基础原则，提出了可信数据流通网络（简称可信数网，Trusted Data circulation Network，TDN）的概念。通过分析业界实践和深入研讨，凝聚各方共识，对 TDN 的总体功能、网络结构、建设思路、关键技术、应用场景、规范保障等内容展开全面分析和研究论证，并予以详细阐述。

  • 2023-11-06
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一种基于词义向量模型的词语语义相似度算法_李小涛

针对基于词向量的词语语义相似度计算方法在多义词、非邻域词和同义词三类情况计算准确性差的问题,提出了一种基于词义向量模型的词语语义相似度算法.与现有词向量模型不同,在词义向量模型中多义词按不同词义被分成多个单义词,每个向量分别与词语的一个词义唯一对应.我们首先借助同义词词林中先验的词义分类信息,对语料库中不同上下文的多义词进行词义消歧；然后基于词义消歧后的文本训练词义向量模型,实现了现有词向量模型无法完成的精确词义表达；最后对两个比较词进行词义分解和同义词扩展,并基于词义向量模型和同义词词林综合计算词语之间的语义相似度.实验结果表明本文算法能够显著提升以上三类情况的语义相似度计算精度.

  • 2021-05-06
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低温环境下全固态锂离子电池研究

随着能量需求、安全需求与传统电池的矛盾日益突出，全固态锂离子电池（以下简称“全固态电池”）由于能量密度高、安全性能好而成为下一代最受关注的电化学储能电池之一。全固态电池技术正在迅速发展，并在电动汽车、储能系统、便携式电子设备等领域得到应用[1-2]。由于全固态电池在低温环境下的性能大幅降低，提高低温环境下全固态电池的容量保持率和稳定性尤为重要。低温环境下提升全固态电池充电容量和稳定性的方法主要有：设计电池自加热功能；通过电池材料纳米化，改善电池的使用特性；开发固态电解质体系电池[3]。

  • 2021-12-24
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数字孪生行业方案白皮书（2024）-易知微 131页

随着全球经济的数字化转型，数字孪生技术已成为推动各行各业创新和发展的重要力量。作为一种前沿的技术手段，实现了对实体的实时监控、分析和优化，为决策提供了强有力的数据支持。本白皮书旨在深入探讨数字孪生技术在多个关键行业中的应用，揭示其如何助力行业实现技术革新和服务升级。

  • 2024-05-06
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中国养老金市场白皮书

2020年第七次全国人口普查数据显示，中国65岁及以上人口总量超过1.9亿，已成为全球老年人口规模最大的国家，并预计将在2040年超过绝大部分发达国家，成为全球老龄化程度最高的国家之一。在此背景下，积极应对人口老龄化已经上升为国家战略。

  • 2023-03-15
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城市大数据白皮书

2016 年 4 月，习近平总书记在网络安全和信息化工作座谈会上强调，要“分级分类推进新型智慧城市建设，打通信息壁垒”。随着智慧城市建设进入新阶段，信息科技与城市融合的模式和形态正在发生重大变化，数据驱动正在成为新型智慧城市建设的突出特征。充分挖掘和发挥海量的政务和行业数据的价值，推动业务、数据和信息技术融合，对于提升城市治理能力和群众获得感具有重要意义。当前，我国多地正在建设城市大数据平台。

  • 2021-03-29
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用户体验的移动网络质量白皮书

移动网络是信息社会的基础设施，需要确保其网络质量稳定高效。2019年，全国4G用户数已达12.8亿户，移动用户手机上网比例高达99.1%， 移动网络已渗透到日常生活的方方面面，人们对网络质量及用户体验的要求越来越高。在国内“提速降费”政策指引下，运营商也普遍重视提升网络质量以吸引用户。然而，运营商传.统的网优测试普遍关注于网络覆盖率、吞吐量等宏观性能指标，在众多实际场景下，这些优越的传统指标并不能代表良好的用户体验。需要从用户日常业务体验出发，开展基于用户体验的移动网络质量评测研究。

  • 2021-03-30
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