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突破物联网界限

本文为技术决策者提供了窄带物联网的概述,窄带物联网是一种能够支持工业级物联网展开部署的通信技术。介绍低功率广域网和窄带物联网低功率广域网(LPWA)是一类无线通信技术,能够支持物联网展开部署。低功率广域网技术设计的功能如下:

  • 2021-03-28
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基于BP神经网络代理模型的交互式遗传算法_朱苗苗

针对交互式遗传算法存在用户评价噪声和审美疲劳的问题,提出一种基于误差反向传播神经网络用户认知代理模型的交互式遗传算法。通过构建用户评价噪声模型,形成进化个体动态模糊区间适应值,以刻画用户认知随机不确定性;在用户认知确定阶段历史评价信息基础上,构建误差反向传播神经网络代理模型,给出一种新的适应值估计策略;通过度量均方误差,实现代理模型的管理与更新。将所提方法应用于蜡染风格图案设计,并与其他典型算法对比。结果表明,该方法能够有效优化进化个体适应值质量、降低用户审美疲劳。

  • 2021-05-06
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基于PSO算法的DTS传感模型的参数辨识与优化_滕峰成

基于光纤拉曼散射效应和Monte-Carlo法,建立了一种分布式光纤拉曼温度传感系统(DTS)传感模型。应用改进的PSO算法对所建立的传感模型进行参数辨识,分析了种群数目、迭代次数、惯性权重、加速度因子等参数选值对算法的影响,选取了最佳参数组合。搭建了分布式光纤温度传感系统实验平台,运用所建立的DTS传感模型对分布式光纤温度传感系统进行相关的仿真及预测。实验及仿真结果表明,传感模型在空间分辨率为1m时,预测误差≤±0.25%;该分布式光纤温度传感系统测温误差≤±0.40℃。

  • 2021-05-06
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MSP430单片机数控恒流源的设计精品

直流稳流电源基本参数就是输出电流的稳定,即实现恒流,而理想恒流源 是不允许输出开路的,实际上当负载 R的阻值大到输出电压的极限后,输出电 流将下降,而不再恒定。基于上述,本系统采用反激式开关稳压电源替换传统 的线性稳压电源,在源头上提升电能的利用率和降低电压纹波;在

  • 2021-04-22
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互联网大数据下的征信发展

传统征信由专业机构通过固定的模型定向采集财务和金融交易信息并对信息进行加工、处理、报告的专业化信用管理服务。传统征信兴起于国外,在美国,以1933年成立的邓白氏公司为代表,在我国主要是以中央人民银行征信系统为代表,是目前我国乃至全球范围内普遍存在的征信业态。

  • 2021-04-23
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2020年非结构化数据管理解决方案白皮书

企业的持续经营必将产生大量数据,无论在企业的战略层面还是 执行层面,数据管理对于企业决策都具有举足轻重的作用。一方面在 战略层面,基于数据管理能够有效梳理企业数据资源,支撑企业优化 战略决策,把握业务拓展机遇,抢占竞争先机;另一方面,在执行层 面,通过数据管理能够帮助企业解决现有业务中的数据责权不清、管 理流程混乱、数据质量低等常态问题,提升企业业绩和运营效率。

  • 2021-04-20
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云计算、大数据和 AI

今天要讲这三个话题,一个是云计算,一个大数据,一个人工智能,我为什么要讲这三个东西呢?因为这三个东西现在非常非常的火,它们之间好像互相有关系,一般谈云计算的时候也会提到大数据,谈人工智能的时候也会提大数据,谈人工智能的时候也会提云计算。所以说感觉他们又相辅相成不可分割,如果是非技术的人员来讲可能比较难理解说这三个之间的相互关系,所以有必要解释一下。

  • 2021-03-27
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工业互联网与数字孪生技术

当下,互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术迅速发展,对推动制造业数字化、网络化、智能化进程起到关键作用,尤其是信息技术对于数据的强大计算和分析能力为制造业发展开辟崭新的发展空间,IT和OT的融合越来越受到制造企业的重视。伴随新一代信息技术与制造业深度融合发展,工业互联网成为制造业从“显”到“隐”的抓手

  • 2021-04-06
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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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