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工业元宇宙园区应用白皮书

“园区经济”是极具中国特色的发展经验，是我国经济发展的重要基石。工业互联网产业联盟积极推进工业互联网赋能园区转型发展，先后研究并发布工业互联网园区指南、工业互联网碳达峰碳中和园区指南、工业互联网园区应用场景白皮书以及评价模型、解决方案案例汇编等研究成果，持续加强顶层设计，引导园区数字底座建设、园区服务生态培育和应用标杆打造。

  • 2023-03-28
  • 阅读573
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中国联通5G数字化室分技术白皮书

5G 基站设备历经原型设备、第一代商用设备的发展，主设备厂家正在研发 第二代甚至第三代商用设备产品。与 4G 基站设备发展历程相似，5G 基站设备产 品类型充分考虑市场需求和运营商 5G 网络部署节奏，基本延续“先宏基站，后 微站”的研发节奏。5G 基站设备与 4G 基站设备产品规划也存在不同之处，即 5G 基站设备在研发阶段已经考虑从专用硬件平台向通用硬件平台研发的转变，将软 件功能与硬件逐步解耦，从而支持更灵活、高效的部署方式。

  • 2021-12-16
  • 阅读573
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  • 24页
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基于蚁群算法的Qo_S路由模型的设计与优化_高新成

为了提升网络数据传输中路由性能,采用蚁群算法解决网络路由出现的问题。首先介绍了蚁群算法的原理与模型,然后根据实际应用的QoS路由具体问题,建立QoS路由模型,设计基于ACO的Qo S路由算法。通过仿真实验,对参数进行优化分析,验证了蚁群算法在网络路由中的应用效果,证明这种方法能够提高网络数据传输中路由的性能。

  • 2021-05-06
  • 阅读573
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  • 6页
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特征驱动的三维网格模型自适应重采样算法_戴佳佳

提出一种由可编辑特征驱动的三维网格模型自适应重采样算法,该算法运用一组特征曲线控制重采样密度。将网格模型参数化到平面域,用灰度几何图像表示原模型的局部几何信息；由几何图像的灰度及用户编辑信息定义三维模型表面采样的密度控制函数；该函数控制采样点在参数域中的疏密分布,并采用重心Voronoi方法优化采样点的局部分布；将采样结果映射到三维空间生成重采样模型。算法能有效地处理不同模型,得到的重采样点分布具有局部特征自适应性,用户以交互方式控制采样分布。

  • 2021-05-06
  • 阅读573
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  • 8页
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参数化水平集活动轮廓模型的快速图像分割算法_陈红

为了提高图像分割的速度,提出一种参数化水平集活动轮廓模型的快速图像分割算法.该算法中的水平集函数由参数向量确定,而非带符号距离函数,降低了水平集函数的维度.将参数化的水平集函数嵌入到经典的LGDF（local Gaussian distribution fitting）模型中进行图像分割,不需要重新初始化和额外的正则项,同时可选择较大迭代步长.实验结果表明:所提方法能够有效地分割超声、CT和核磁等医学图像,与带有正则项的分割算法LGDF和最近提出的快速分割算法MSLCV相比,在保证分割精度的同时,计算速度得到了明显提高.

  • 2021-05-07
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  • 5页
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基于物联网和大数据的钻井巡回检查管控系统

本发明涉及物联领域，具体涉及一种结构简 单、提升管阀件检查效率和准确性的基于物联网 和大数据的钻井巡回检查管控系统。数据处理分 析系统分别与手持终端设备、显示装置以及管阀 件管理系统连接；数据采集装置与手持终端设备 无线连接。本发明的基于物联网和大数据的钻井 巡回检查管控系统，数据采集装置，与现场管阀 件配合并对其数据进行储存；手持终端设备，与 数据采集装置无线连接，并对其数据进行获取、 修改；管阀件管理系统，储存各种管阀件型号、数 量以及其他信息；数据处理分析系统，获取手持 终端设备的数据信息，并进行分析处理，结合管 阀件管理系统进行合理调配，大大提高了巡回检 查的效率和检查准确率，而且降低了人工成本。

  • 2021-06-20
  • 阅读572
  • 下载2
  • 6页
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2024云安全技术发展白皮书

在信息技术革命的推动下，云计算、大数据、物联网、AI、5G 等新兴技术不断涌现，推动人类社会、经济、文明等多方面以更快的速度发展着。当经济发展过程中借助互联网、IT 技术、软件等多种工具打破人与人之间的“物理墙”，人们随时随地都能与大洋彼岸的不同国家的人聊天、交易、合作的同时，云计算以其无处不在的、便捷的、按需的特点脱颖而出，成为不同企业发展其业务的利刃之一。

  • 2024-12-26
  • 阅读572
  • 下载3
  • 73页
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数字孪生辅助的直升机尾传动系统轴承与传动轴故障诊断

针对直升机尾传动系统故障数据不平衡问题，提出一种基于数字孪生和迁移学习的直升机尾传动系统 故障诊断方法。首先， 建立直升机尾传动系统刚柔耦合动力学仿真模型获取真实反映直升机尾传动系统工作状态的 高保真故障仿真数据。其次， 通过引入坐标可分离卷积和注意力机制的残差网络进行故障特征提取和分类。采用基 于高斯核函数的领域自适应方法缩小仿真数据和实验数据在特征空间的分布差异。为提高决策边界的鲁棒性，增强 类别之间的区分度， 引入边界正则化的交叉熵损失。经实验验证， 基于数字孪生和迁移学习的故障诊断方法， 可以 解决数据不平衡导致的深度学习故障诊断模型训练效果变差的问题， 使模型达到基于正常数据驱动的深度学习故障 诊断模型的性能水平。

  • 2024-05-17
  • 阅读572