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基于CMFO算法的投影寻踪威胁目标评估模型_李宏伟

为了提高威胁目标评估的准确性,快速对威胁目标进行排序,提出了一种基于混沌飞蛾火焰优化(Chaotic Moth-Flame Optimization,CMFO)算法的投影寻踪威胁目标评估模型。简单介绍了一种新的群智能算法——飞蛾火焰优化算法(Moth-Flame Optimization,MFO),并引入混沌映射提高了MFO的性能。给出了投影寻踪威胁目标评估模型的算法流程,同时给出了基于CMFO求解最佳投影方向的方法步骤。选取了3个目标威胁评估的算例,进行实验分析,并与其他评估方法进行比较。比较结果表明该评估模型简单、有效,为快速、准确实现目标威胁评估提供了一种新的方法。

  • 2021-05-06
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白皮书|中国联通车联网技术路线及布署策略

支撑未来车联网发展必然是一个立体化通信网络架构,通过横向和纵向两个方面实现多模接入、车车直通、支持多种低时延高可靠业务的车联网通信。横向实现3G/4G/5G网络共存,依据不同的业务需求(例如Telematics业务,V2X业务)选用不同的网络及技术,实现多模通信。纵向实现车车之间无缝联通,在有网络覆盖情况下,可通过基站实现车车通信,而在无网络覆盖情况下,可通过V2V实现车车之间直接通信。通过网络实现路边设施信息回传与管理,实现RSU(Road Side Unit)的快速、灵活、低成本的部署,实现数据与业务分流,降低网络时延,避免资源冲突,实现数据与业务的回传。为了增强基于基站通信的低时延高可靠业务,考虑沿公路部署光纤传输管道,引入边缘云计算,实现业务下沉,在靠近移动用户的位置上提供IT服务环境和云计算能力,并将业务存储和存储分发能力下沉至靠近用户侧(如基站),降低网络传输时延。

  • 2021-05-06
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智能制造背景下APS发展新重点

APS ( Advanced Planning Scheduling ,高级计划排产)是智能制造核心工业软件。随着 MES 应用越来越广泛以及越来越深入,以及随着企业对智能生产管理决策的需求愈发强烈, APS将成为企业进行 MES 应用扩展和提升的重点,也是贯彻落实智能制造的重要抓手

  • 2021-03-27
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基于Levenberg_Marq_省略_eisach模型磁特性模拟与验证_黄雷

由于磁测量数据共享机制尚未建立,磁滞建模所依赖的材料特性大数据库不够完备,因此一种抛开磁滞微观物理本质的唯象建模研究引起了关注。文中首先在Preisach模型的基础上,采用cosh分布函数,为兼顾磁滞功能和数值实现效率,引入Everett函数建立磁滞特性解析表达式。然后将磁滞模型分析结果与电机常用硅钢片50WW600材料测量值之间的均方根误差做为适应度函数,通过Levenberg-Marquardt算法辨识Preisach模型参数。最后将不同工况下磁滞回线实际测量值与磁滞模型计算结果进行对比分析,验证该文模型的准确性和有效性,为电机电器的有限元精细分析奠定了一定理论基础。

  • 2021-04-25
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工业超算为工业互联网提供最强计算力

产品设计真分析是一项专业性很强的工作,仿真工程师在工作中会遇到各种问题,对于大多数企业来说,缺少一个良好的环境,持慎工程师及时与内外部同行沟通,向企业内外专家提出问题,及时获得内外专家的支持,有效解决仿真过程中的各种问题。

  • 2021-04-23
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基于SIMeSIM的物联网身份认证

loT设备及loT控制设备均内置SIM/eSIM身份认证模块,标识、密钥等设备或用户信息预置到SIM/eSIM的安全单元中。标识及密钥管理平台负责物联网设备标识的注册和管理,密钥生成、分发和注销等生命周期管理。物联网设备认证平台负责物联网设备接入网络时的可信身份认证。用户身份认证平台负责对用户身份进行安全认证。

  • 2021-04-23
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基于物联网的智能家居的研究

智能家居是在互联网的影响之下物联化体现。智能家居通过物联网技术将家中的各种设备(如音视频设备、照明系统、窗帘控制、空调控制、安防系统、数字影院系统、网络家电以及三表抄送等)连接到-起,提供家电控制、照明控制、窗帘控制、电话远程控制、室内外遥控、防盗报警、环境监测、暖通控制、红外转发以及可编程定时控制等多种功能和手段。

  • 2021-04-21
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Chroma智能制造系统简介

1) 生产的制程管控、物料防呆防错。 2) 生产进度监控,实时掌握进度。 3) 人员工时效率及资质管控。

  • 2021-04-22
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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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