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基于受体模型和源成分谱的缺失组分反演算法_彭杏

针对目前在线监测仪器无法监测Al、Si标识组分可能增加源解析结果不确定性的问题,基于正交矩阵因子分解法模型和实测源成分谱反演Al、Si受体数据,提出缺失组分反演-嵌套PMF算法.设置周期性和非周期性模拟实验,利用PMF模型对缺失Al、Si受体数据、含反演Al、Si受体数据和含Al、Si受体数据分别进行源解析评估,并将源解析结果与真实值进行对比分析,验证缺失组分反演-嵌套PMF算法的可靠性.研究结果表明对于周期性扰动模拟实验,缺失Al、Si对解析土壤源、机动车、燃煤源有较大的影响,反演Al、Si能优化源解析结果,降低源解析结果的不确定性.

  • 2021-05-06
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基于模型有效性评价的主动队列管理算法_刘正飞

TCP/AQM系统是一多时滞回路耦合时变系统,源端传输控制协议(TCP)的拥塞控制机制也各不相同,因此其机理模型复杂.设计控制器所采用动态近似模型的参数变化范围很大,这对辨识算法提出了很高要求.本文先从模型误差分配方式这一新的角度对经典辨识算法进行了分析.然后运用新分析框架,结合TCP/AQM系统特征和控制要求,设计了一种基于模型有效性评价机制的辨识算法.该辨识算法能够对控制系数进行自适应调节,满足了主动队列管理(AQM)算法的设计需求.仿真结果表明,基于模型有效性评价机制的AQM算法,能有效应对时滞和不确定性带来的负面影响.与潜在标准化AQM算法相比,新算法在保持低排队时延和高效链路利用率方面取得了更好的平衡.

  • 2021-05-06
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小微企业数字化转型方案

小微企业要做好数字化转型并不容易,因为他们并不像大企业那样实力雄厚、资源丰富,小微企业不仅人力短缺,资金也相对不足。但是良好的数字管理又如此的重要,因为如果没有扎实、稳健的管理制度、丰富的数据积累、科学理性的决策,挥洒自如的领导力就无从发挥,就像《孙子兵法》里就说过的,只有 “以正合”,才会有“以奇胜”的基础,基本管理都做不好,领导力艺术性就更无从发挥。

  • 2021-03-19
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机组状态在线监测系统在清远抽水蓄能电站的应用

机组状态在线监测系统在清远抽水蓄能电站的应用机组状态在线监测系统在清远抽水蓄能电站的应用

  • 2022-01-12
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2021年云原生技术发展现状及未来趋势

作者于雨担任了 2021 年 GIAC 会议云原生专场的出品人兼讲师,组织了前后四个场子的演讲,在这个过程中作者同时作为听众从这些同行的演讲中学到了很多非常有用的知识。本文算是对 2021 GIAC 云原生专场的侧记,管中窥豹,以观 2021 年云原生技术发展现状及未来一段时间内的趋势。

  • 2021-09-08
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一起玩转树莓派(11)——使用LCD屏

通过本系列博客前几篇文章的介绍,我们已经体验过了许多传感器元件,它们大多非常简单,可以直接对其进行数据读取或写入,无需复杂的指令配置。本篇博客,我们将介绍一个相对复杂的元件:LCD屏。当今大多数常见的电子设备为了便于用户操作,都会配备一块LCD液晶显示屏,用户通过屏幕可以获取到设备的相关信息方便使用。下面,我们将尝试使用树莓派来在LCD屏上展示信息。

  • 2021-09-08
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大数据时代政府治理能力面临的挑战及对策

21世纪以来,互联网技术日新月异,我们的人际交往、生活和工作也越来越离不开它,只要有网络,人们就会永无止尽地生产数据、应用数据和分享数据,我们的一切行为和事件都以数据的方式被记录、贮存和处理。由此,大数据应运而生,它开启了一个生产数据、共享数据和消费数据的大数据时代,引导我们从数据的角度看世界。因此,我们必须全方位地探究它。

  • 2021-04-28
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求解带约束投资组合模型的量子粒子群算法_何光

针对量子粒子群算法(QPSO)在迭代后期出现种群多样性缺失和容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于交叉操作的改进算法;在改进算法中,考虑了粒子的历史最优位置和次优位置,用以扩大粒子的搜索范围;同时,将遗传算法的交叉操作运用到位置的更新中,以增加种群的多样性,进而提高算法的收敛性;在性能测试中,将改进算法与原始的量子粒子群算法、基于差分进化的QPSO和基于黑洞探索的QPSO在收敛精度和鲁棒性方面进行了比较;最后,运用改进算法对一类具有投资数量限制的投资组合问题进行了求解,并与遗传算法、粒子群算法和标准的量子粒子群算法的寻优结果进行了对比。

  • 2021-04-21
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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