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仪表诊断及25种维修方法大全

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  • 2022-11-02
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远程无线智能监控系统在电力设施保护中的应用

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  • 2022-01-12
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一文掌握Redis主从复制、哨兵、Cluster三种集群模式

在开发测试环境中,我们一般搭建Redis的单实例来应对开发测试需求,但是在生产环境,如果对可用性、可靠性要求较高,则需要引入Redis的集群方案。虽然现在各大云平台有提供缓存服务可以直接使用,但了解一下其背后的实现与原理总还是有些必要(比如面试), 本文就一起来学习一下Redis的几种集群方案。

  • 2021-06-30
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基于学习模型的3D_HEVC提前Merge模式终止算法_李跃

作为高效视频编码(HEVC)的扩展,3D-HEVC标准有效地提高了3D视频的压缩效率,但是也带来了很高的编码计算复杂度。为了显著地降低3D-HEVC编码复杂度,提出了一种提前Merge模式终止算法。首先,提取Merge模式编码后的残差信号作为特征信息;然后,根据当前编码帧内已经编码的编码单元(CU)的最优Merge模式残差信号建立学习模型;最后,提取当前CU的Merge模式的残差信号,并且利用学习模型预测Merge模式是否为最优模式。实验结果表明,提出的提前Merge模式终止算法分别将3D-HEVC纹理视点和深度图编码的时间降低了41.9%和24.3%,且编码性能的降低几乎可忽略不计。相较于现有的提前Merge模式算法,提出的提前Merge模式终止算法能进一步降低3D-HEVC的编码时间,并且设计简单,易于集成到3D-HEVC测试模型。

  • 2021-05-06
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基于CNN_ResNet_LSTM模型的城市短时交通流量预测算法_蒲悦逸

针对交通流量特性和外部因素对交通流量预测结果的影响,提出了一种对城市短时交通流量预测的模型CNN-ResNet-LSTM,将卷积神经网络(CNN)、残差神经单元(Res Net)和长短期记忆循环神经网络(LSTM)集成到一个端到端的网络框架.利用卷积神经网络来捕获城市区域间交通流量的局部空间特征,并在卷积神经网络中加入多个残差神经单元来加深网络深度,可提高预测的准确性;利用长短期记忆循环神经网络来捕获交通流量数据的时间特征;利用相应的权重将2个网络的输出结果融合,得到通过轨迹数据预测的结果;最后与外部因素融合,得到城市区域的交通流量预测值.用北京市轨迹交通数据对该模型进行验证,CNN-ResNet-LSTM模型不仅在准确率方面比传统模型高,而且在保证预测准确率的情况下,模型使用的参数也少.

  • 2021-04-22
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电子支付的发展

所谓电子支付,是指从事电子商务交易的当事人,包括消费者、厂商和金融机构通过信息网络,使用安全的信息传输手段采用数字化方式进行的货币支付或资金流转。目前,电子商务在中国还大多集中在北京、上海、 广 州等网络发达的地区,这对于上网企业来说,把经济发达的地方做一个窗口、试点的策略是很正确的。中国还属于发展中国家,大部分城市上网的人口比例偏低,只有把一个地区做强了,才有精力去逐步发展下一一个城市。随着高科技的不断发展,电子计算机成为人们生活中不可缺少的工作工具,网络成为人们沟通的主要平台的时候,就真正到了中国电子商务发展的春天。贸易网络的建立会使经济的运作变得更加畅通无阻。同时,网上所销售产品的价格也会成为电子商务发展的瓶颈,因为对于受众来说,网上购物所需的费用除了货物本身的价钱以外,还需额外地支付,上网通讯费用,这就需要企业进一步明确预算,制定一系列的优惠方案。随着网络基础平台的不断完善,网站推广力度的不断加强,高科技的不断深入,必将会带来网上销售的热潮。

  • 2021-04-15
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基于模糊语义算法的科研项目立项评估模型_向永坤

基于模糊理论,提出以百分比填答的模糊语义表,采用模糊语义算法,构建科研项目立项评估模型。构建过程先由回收的电子打分表,取模糊值大于模糊中位数的有效值,并提取出评估科研项目的主指标、次指标,建立科研项目评估表,供评审委员会主任、副主任、专家总体组长进行评估。由评审专家按照科研项目评估表给予各准则的权重,并根据此准则进行科研项目评分,采用模糊集方式表达,将各抽象的准则转为量化的三角模糊数,对模糊数进行排序评估。最后进行案例评估分析,对构建的模型进行验证,结果表明具有良好的优越性,为科学、客观、公正的评估和优选科研项目立项提供了一种更加可行的方法。

  • 2021-04-23
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木牛盒子CEO苏斌:互联网代账公司营销与管理

代账行业极度分散,客户资源和企业利润被多而散的小型代账公司稀释,恶性竞争导致行业整体盈利低微,行业格局在乱境中被迫改变。信息化及AI技术赋能,互联网化、自动化、智能化逐渐成为代账公司的竞争标配,"大鱼吃小鱼”。生存法则表现越发明显,财税市场从好汉之争向诸侯割据迈进,规模小、技术水平低的企业逐渐被淘汰,龙头企业开启加速成长周期。

  • 2021-04-24
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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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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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