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IDC&华为：2022年建筑近零碳升级白皮书

根据国际能源署（IEA）发布的《2019 年全球建筑现状报告》数据显示：在所有与能源相关的行业里，建筑行业二氧化碳排放总量位于首位，占总排放量的 39%。未来几年，建筑行业仍将保持高速增长，这给实现《巴黎协定》提出了严峻的挑战。从国内建筑业来看，这种情况无疑更加严重，根据 2021 年发布的《中国建筑能耗与碳排放研究报告》数据，2019 年建筑全过程碳排放 49.97 亿吨，占全国碳排放比重的 50.6%，其中运营阶段碳排 10.3 亿吨，占当年全国碳排 21.2%。在“碳达峰”、“碳中和”的战略目标下，建筑行业发展节能减排、绿色环保模式的重要性显著提升，其中建筑运营是需要重点关注的领域。

  • 2023-09-04
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海量数据下线性混合效应模型的估计算法_耿俏

基于以往文献提出线性混合效应模型参数的三步估计方法,避免了繁杂的极大似然估计迭代步骤。同时为进一步解决海量数据下计算估计量时存在的存储瓶颈及计算时间过长问题,在海量纵向数据的两种不同数据格式下,分别基于三步估计方法利用分治算法计算模型参数的估计量。数值模拟和实证分析结果表明,本文所提出的三步估计方法和估计量的分治算法可以减轻计算负担,减少占用内存,解决内存不足的问题,并提高计算速度。

  • 2021-05-06
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智能建筑的组成

安全自动化系统（SA）常设有闭路电视监控系统（CATV）、通道控制（门禁）系统、防盗报警系统、巡更系统等。系统24小 时连续工作，监视建筑物的重要区域与公共场所，- 一旦发现危险情况或事故灾害的预兆，立即报警并采取对策，以确保建筑物内人员与财物的安全。

  • 2021-04-21
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国产化服务器PC产品

国产PC及服务器CPU已经呈现多点开花的局面。从产品线上可以分成几大阵营，主要包括自主架构阵营、x86阵营和ARM阵营。其中，自主架构主要包括龙芯与申威:x86阵营包括上海兆芯和天津海光（中科曙光参股） ；ARM阵营包括飞腾（中国长城拟参股）和华芯通。值得一提的是，国内媒体广泛报道的华为麒麟芯片是属于ARM阵营应用在移动领域。本篇报告我们重点介绍PC及服务器CPU领域的部分重点中国厂商（排名不分先后），移动领域CPU在本文档中暂不涉及。

  • 2021-04-21
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基于不同优化算法的土壤水分特征曲线模型模拟性能分析_石文豪

土壤水分特征曲线反映了包气带土壤孔隙中水分质量与能量之间的基本关系,同时也间接反映出土壤内部的孔隙情况。土壤水分特征曲线模型对实测土壤持水数据的拟合效果不仅取决于所选用的模型,还依赖于对拟合算法的选取。基于UNSODA 2.0数据库中世界各地实测土壤持水数据,采用多种高效拟合算法（遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、差分演化算法）对4种应用广泛的土壤水分特征曲线模型（Brooks-Corey模型、van Genuchten模型、Kosugi模型、Biexponential模型）进行研究,旨在获取最适宜拟合土壤水分特征曲线的模型与拟合算法。结果表明:van Geunchten模型对较细和较粗质地土壤的实测持水数据拟合效果较好； Biexponential模型在中等质地土壤类型下的拟合效果较好；而Brooks-Corey模型拟合效果整体较差；粒子群算法与差分演化算法对土壤水分特征曲线的拟合效果最佳；模拟退火算法在运算效率上高于其他算法,当需处理的数据量较大时使用该算法可显著缩短运算时间。研究成果可以为农田水利、生态水文等研究中土壤水力参数的选取提供指导和参考。

  • 2021-04-25
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MR1城市道路－路面、路基及其他设施（2008年合订本）国家建筑标准图集

MR1 城市道路－路面、路基及其他设施（2008年合订本）国家建筑标准图集

  • 2021-09-02
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一种双向多跳中继选择算法与信息交互模型_王文敬

在协同通信中,针对多跳中继通信传输网络,在单向传输模式的基础上,提出了一种双向通信模式下基于维特比算法的双向中继选择算法（BRSVA）。根据各传输中继节点间的瞬时信噪比,对维特比算法中的支路度量和路径度量进行重新定义,并且构建滑窗以限制内存,对通信网络进行研究分析,以当前跳滑窗内具有最大路径度量值的路径上第一簇中继作为该簇的最佳中继。随着滑窗向前推进,对整个中继网络每一簇进行最佳中继的选择,进而得出一条由最佳中继构成的最佳路径。最后在此路径上提出了一种新的混合型双向信息交互模型,实现通信双方的信息交互。为了验证该中继选择算法与该信息交互传输模型的效果,将其仿真结果与理想内存下的最优中继选择算法做对比,结果证明在有限的内存需求与复杂度下,该算法的中断性能可接近最优选择。

  • 2021-05-07
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基于C3D_GRNN模型的人群异常行为识别算法_彭月平

针对传统人群行为识别算法受人工主观因素影响较大等问题,综合三维卷积神经网络（C3D）与广义回归神经网络（GRNN）的优势和特点,提出并实现了基于C3D-GRNN模型的人群异常行为识别算法。该算法首先采用ViBe算法确定运动目标区域,然后通过改进C3D网络提取目标的HOG时空特征,再加入GRNN层进行分类训练,最后根据训练好的C3D-GRNN模型完成人群异常行为的识别与分类。实验结果表明:所提算法的HOG时空特征能够明显提升对人群行为的表达能力,减少了特征提取工作量,并且该方法的准确度和鲁棒性均高于支持向量机等其他同类方法,为小样本数据集的分类问题提供解决新思路,具有较高的应用价值。

  • 2021-04-25
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