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新材料行业系列报告之OLED:大势已成,应风披靡

新材料行业系列报告之OLED:大势已成,应风披靡,新材料行业系列报告之OLED:大势已成,应风披靡,新材料行业系列报告之OLED:大势已成,应风披靡

  • 2022-11-15
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2016品牌场景白皮书

《场景白皮书2016》由《原生场景篇》、《网生场景篇》、《融合场景篇》、《场景构建模型》四大篇章组成。据介绍,原生场景是工业时代品牌为了满足用户生活需求和体验创造出来的场景。网生场景是新技术进步、互联网应用形态创新催生的场景,它诞生了电商平台、搜索引擎、直播、微信等新应用。融合场景是线上获取用户、线下用户真实体验的场景,它诞生了外卖订单、专车接送、旅行服务等平台。

  • 2021-06-22
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华为SD-WAN安全技术白皮书R20C10

传统的企业 WAN 环境中,企业分支通过 MPLS VPN 专线与总部互联,访问总部来开展业务,或经过总部中转访问 Internet,在总部实施安全策略(如部署防火墙等安全设备),就可以对分支站点访问 Internet 的行为进行安全管控。传统企业 WAN 这种相对来说比较封闭的网络架构,在一定程度上保证了网络的安全性。 SD-WAN 出现后,传统的封闭式架构向开放式架构转变,引入了新的安全风险。例如,引入混合 WAN 链路后,业务流量会在 Internet 上传输,安全性难以保证;例如,在企业应用云化的趋势下,分支业务直接通过 Internet 接入云,给 Internet 上的攻击者提供了可趁之机,如下图所示。SD-WAN 在企业分支互联和分支接入云方面的优势明显,但也在无形中扩大了攻击面,带来了新的安全挑战。

  • 2021-06-15
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基于粒子群算法的液体管道仿真模型参数校正方法_华东阳

针对液体管道模型参数存在偏差从而导致管道仿真模型与实际管道系统存在偏差的问题,提出一种管道模型参数校正方法。首先,根据管道内流体运动特性,建立流体动力学模型,分析管道模型不准确性产生的原因;其次,分析管长、内径、高程差、粗糙度等参数的不准确性对模型精度的影响;然后将参数校正问题转换为最优化问题,建立参数校正模型,并以粒子群算法求解该优化问题;最后,基于室内实验和仿真实验数据验证校正结果准确性、校正后模型适应性以及校正方法适用性。结果表明:对于准确性,基于26组室内试验数据的参数校正结果平均相对误差在2%以内;对于适应性,管长和内径校正后,分别有超过84.6%和96.1%的模型精度提升;对于适用性,10组仿真模型的参数校正结果相对误差均在1%以内,参数校正后,模型适应性显著提高,模型适应率从0.04%~0.53%降至0.01%~0.18%。(图7,表3,参25)

  • 2021-04-22
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大型数据中心UPS供电系统设计

文章对机柜配电的系统设计,对约束系统设置、提高系统可靠性等分别进行论述。作为一个重要的大型灾备机房,建立自己的发电机电源系统也是必须的。本工程设有一座柴油发电机房,为机房提供备用电源。柴油发电机组考虑冗余设置,当某台发电机故障时,其所带负荷能够从另一台发电机得到全部所需电力。

  • 2021-04-21
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面向大数据隐私保护的联邦学习算法航空应用模型研究_陈涛

对目前人工智能算法在航空领域存在的数据孤岛问题和数据隐私保护问题进行了分析,并提出了面向数据隐私保护的联邦学习航空出行预测方法,在数据隐私保护的前提下,融合高铁出行数据、第三方应用App记录的居民消费数据进行联邦学习,大大提高了航空出行预测的准确性和可靠性,同时解决了多企业、多行业数据融合及机器学习带来的数据隐私保护问题。

  • 2021-04-24
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华为WLAN智能天线技术白皮书

该白皮书首次使用KPI(Key Performance Indicator,关键质量指标)+KQI(Key Quality Indicator,关键性能指标)评估方式,根据不同校园场景的建筑结构和用户接入等特点,区分、定义出9类主要场景:教室、VR课堂、办公室、会议室/报告厅、图书馆、实验室、食堂、操场、宿舍,并详细总结、规范出这9类主要场景下Wi-Fi 6网络的建设标准及设备选型规范,解决教育行业各场景Wi-Fi 6网络部署及运维的迫切需求。

  • 2021-06-15
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结合CNN和catboost算法的恶意安卓应用检测模型_苏庆

针对恶意安卓应用程序检测中存在的特征维度大、检测效率低的问题,结合卷积神经网络CNN良好的特征提取和降维能力以及catboost算法无需广泛数据训练即可产生较好分类结果的优点,构建一个CNN-catboost混合恶意安卓应用检测模型。首先通过逆向工程获取安卓应用的权限、API包、组件、intent、硬件特性和OpCode特征等静态特征并映射为特征向量,再在特征处理层使用卷积核对特征进行局部感知处理以增强信号;然后使用最大池化对处理后的特征进行下采样,降低维数并保持特征性质不变;接着将处理后的特征作为catboost分类层的输入向量,利用遗传算法的全局寻优能力对catboost模型进行调参,进一步提升分类准确率;最后对训练完成的模型,分别使用已知和未知类型的安卓应用程序数据集作实际应用测试。实验结果表明CNN-catboost模型调参用时较少,在预测精度和检测效率上也展示出较为良好的效果。

  • 2021-04-22
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