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水声波数积分模型稳定性与积分算法改进_刘巍

水声波数积分模型采用传递函数矩阵法求解深度分离方程时会遇到计算不稳定问题(出现NAN而中断),减小无限波数谱的截止波数虽然可以保证算法稳定,但声场的积分计算精度也将随之降低。分析了深度方程求解不稳定的原因,通过提高传递函数矩阵法中程序变量的精度(双精度转四倍精度)可减小算法数值误差,在水声算例测试中显著增强了计算稳定性,并使声压的积分计算精度明显提高。在此基础上,又提出了一种判断波数积分过程中声压值达到收敛的判据,可在不损失精度的情况下及时退出积分循环、节省积分时间。

  • 2021-04-23
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《艾森折-某五百强大型集团公司管控模式设计》

业绩主体明确,业务边界清晰, 形成业务组合管理的布局, 并对不同业务实施差异化管控, 强化核心主业管控。 设计符合企业战略发展规划,切实可行的管控模式转型实施 路径图,并进行与之配套组织架构变革管理。 优化总部职能,满足总部对板块、子分公司的管控要求。 满足市场化、国际化的要求,实现机构扁平、运作高效,各 项职能支持业务的发展。 打造统一的品牌形象,构建基于价值客户的营销体系,对重 要客户进行垂直化管理, 支持市场拓展能力的提升。 强化与国际接轨,实现海外业务的深耕细作和国内外的业务 协同,提升海外竞争力。 整合内部资源,开展专业化、集约化运作,提升核心竞争力 的同时控制成本,提升效益。

  • 2023-03-26
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远程监控智能平台在水处理工程中的应用

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  • 2022-01-12
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基于SOA架构的设计院信息管理平台的设计与实现

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  • 2022-01-12
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数说故事企业数字化转型白皮书104页

数说故事企业数字化转型白皮书104页

  • 2021-11-01
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现代供应链中面向智能电表质量的大数据分析技术研究_陈广

现代供应链逐渐发展,电网企业电表数据全面采集汇入中台,数据量激增,对电表质量研究提出挑战。从电表误差、故障、可靠性、质量评价等方面归纳总结了现阶段电表质量的典型研究范畴,讨论其侧重点、优缺点及适用性;分析了大数据技术用于处理电表质量信息的关键技术及应用思路,提出一种基于大数据技术与典型研究相结合的智能电表质量分析框架,以便供应链各环节生成数据得以充分应用。

  • 2021-06-21
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改进视觉背景提取模型的前景目标检测算法_郁怀波

针对经典视觉背景提取算法(ViBe)在动态背景场景下检测精度不高,以及长时间存在鬼影的问题,提出一种改进的视觉背景提取算法.该方法在背景模型初始化阶段考虑到像素点之间的颜色相似性以及空间距离,选取像素点邻域内的同质像素点对背景模型进行初始化;根据场景动态程度自适应调整每个像素点的阈值以及背景模型更新的速率,改善了在动态背景场景下的检测精度;根据光流判断像素点是否存在运动来把真实前景目标和鬼影区分开来并及时对背景模型进行修正,从而尽快消除鬼影现象.使用changedection测试集进行测试,改进后的ViBe算法在能提取到较完整前景目标的同时,检测准确率相比原始ViBe算法也有所提高.

  • 2021-05-06
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TokenInsight区块链与分布隐私计算

随着区块链技术的发展,其功能也从实现点对点的电子现金系统逐渐扩大到不同领域。 隐私保护作为区块链中一个重要的课题,也在不断丰富扩充自己的含义 – 从仅仅确保交易隐私匿名性逐渐加入了对数据所有权、使用权的隐私保护

  • 2021-04-21
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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