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基于Python的人工智能开发_算法

计算器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。

  • 2021-06-29
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数字化工厂及其关键技术研究

数字化工厂是随着数字仿真技术和虚拟现实技术发展而来的,它通过对真实工业生产的虚拟规划、仿真优化,实现对工厂产品研发、制造生产和服务的优化和提升,是现代工业化与信息化融合的应用体现。随着产品需求的不断变化,产品周期的更新换代速度提升,以及3D打印、物联网、云计算、大数据等新兴信息技术的不断应用,为了缩短研发周期、降低生产成本、提升企业产品质量和效益,先进的制造类企业开始越来越重视数字化工厂的建设。如上汽、海尔、华为、西门子等制造企业均已着手开始建设自己的数字化工厂,以支撑企业实现新的突破和发展。

  • 2021-04-11
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中国实战化白帽人才能力白皮书

?白皮书结合补天漏洞响应平台白帽培养实践经验及奇安信集团安服团队蓝队攻防 实战经验,首次提出了实战化白帽人才能力的基本概念,并系统性地给出了实战化 白帽人才能力图谱。图谱为实战化白帽人才的系统性培养,以及白帽人才的自主学 习,提供了重要的科学参考依据。 ?实战化白帽人才能力, 是指在政企机构实际运行的业务系统、生产系统上进行的实 战攻防演习过程中,作为攻击方的白帽子所需要具备各种攻防能力的集合。与传统 的挖洞型白帽人才能力要求不同,实战化能力要求白帽子具备在真实的业务系统上, 综合利用各种技术和非技术手段,进行动态实战攻防的能力。 ?白皮 书将实战化白帽人才能力分为3个级别、14大类、85 项具体技能。其中,基 础能力2类20项、进阶能力4类23项、高阶能力8类42项。 ?补天漏洞响应平 台针对具有实战攻防演习经验的645位高级白帽子的调研显示: 目前国内白帽子人群所掌握的实战化攻防能力,仍主要集中在基础能力方面:而具 备高阶能力的白帽人才则十分稀缺,特别是不同平台程序的分析能力、在系统层漏 洞的挖掘与利用,以及相应的PoC或EXP的编写等方面,相关人才更是凤毛麟角。

  • 2021-07-22
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大数据平台简介

Pig是一个基于Hadoop的大规模数据分析平台,它提供的SQL-LIKE语言叫PigLatin,该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。Pig为复杂的海量数据并行计算提供了一个简单的操作和编程接口。

  • 2021-06-24
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大数据分析与情报分析关系辨析-李广建

大数据与情报分析的深入辩解,通过大数据深入探讨情报的前景与应用

  • 2021-06-15
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基于改进樽海鞘算法的锅炉NO_x排放模型优化研究_牛培峰

为了建立高效的NOx排放质量浓度预测模型,以某330 MW的煤粉锅炉为研究对象,利用自适应樽海鞘算法(ASSA)优化快速学习网(FLN)建立预测模型。首先用8个基准测试函数检测ASSA的性能并与其它3种算法进行对比,结果显示ASSA算法的收敛速度更快,寻优结果更好;将该模型与差分进化算法(DE)、粒子群算法(PSO)和樽海鞘算法(SSA)优化的快速学习网进行比较,结果表明ASSA-FLN模型具有更好的预测精度和泛化能力,可有效准确地预测煤粉炉的NOx排放质量浓度。

  • 2021-04-23
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基于载噪比模型加权的GNSS双频载波和差联合跟踪算法优化与分析_刘文学

前期发展的全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)双频载波和差联合跟踪算法存在双频信号载噪比不一致情况下双频信号跟踪稳定度和跟踪精度较差问题,对此提出了优化改进的算法。针对实际应用中共星双频信号存在的信号载噪比不同情况,优化原有双频载波和差联合跟踪环路结构,基于载噪比模型计算GNSS双频信号在双频载波和差联合跟踪环路中的加权值,利用该加权值实现共星双频信号的载波和差联合跟踪。算法理论分析和仿真结果表明,优化后的基于载噪比模型加权的GNSS双频载波联合跟踪算法更加适用于实际应用条件,能够提高原有算法在双频信号载噪比不一致情况下共星双频信号跟踪稳定性和跟踪精度。

  • 2021-05-07
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小波矩和HMM的三维CAD模型归类与检索算法_李雨虹

为了在工程应用中检索已有的三维CAD模型,以便重用相应零件的设计信息,节省设计和加工成本,提出一种基于小波矩和仿射不变矩特征融合的隐马尔科夫模型(HMM)三维CAD模型归类与检索算法。对三维模型图进行归一化处理,并分别提取归一化图像的小波矩特征值和仿射不变矩特征值;通过K-W检验算法选择出鲁棒性好、稳定性高的组合不变矩特征并进行编码;构造五类三维模型的样本集,将上述特征值作为HMM的输入观测值,通过修正的添加比例因子的多观测序列Baum-Welch(B-W)算法进行模型的训练与识别。将本文算法与其他三种算法进行实验对比,结果表明,本文所提出的算法具有较好的识别率和检索效率,具有一定的实用价值。

  • 2021-05-07
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