【公司研究】深天马A(000050)：迎接LTPS和AMOLED放量,开启新一轮成长

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2022-11-16
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综合交通数字化转型之道白皮书

每一次交通出行的跨越发展都是科技革命及时代进步的显著标志。18世纪，蒸汽机车的出现标志着第一次工业革命的开始；19世纪，内燃机和电力机车的发明带来了第二次工业革命；20世纪，信息技术革命帮助交通系统实现网络化；而在21世纪的今天，物联网（lot）、5G、大数据、新能源等标志性技术的革新又将交通行业推到了转型的关键节点。

2021-04-22
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设备渗油、漏油8种情况原因分析与解决办法

设备渗油、漏油不仅浪费，也是造成环境卫生难以彻底清理干净的一个重要原因，严重的话会影响正常生产。本文针对设备渗油、漏油问题分析原因并提出解决办法。

2023-01-19
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万润股份(002643)：OLED材料国产化龙头，三引擎推动业绩增长(18页)

万润股份(002643)：OLED材料国产化龙头，三引擎推动业绩增长(18页),万润股份(002643)：OLED材料国产化龙头，三引擎推动业绩增长(18页)

2022-11-16
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深天马A(000050)：LTPS和AMOLED助推公司未来发展

深天马A(000050)：LTPS和AMOLED助推公司未来发展,深天马A(000050)：LTPS和AMOLED助推公司未来发展,深天马A(000050)：LTPS和AMOLED助推公司未来发展

2022-11-16
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基于低通滤波模型的行人再识别算法_花超

针对行人再识别的图像中由于遮挡和背景干扰而存在大量无用特征的问题,提出一种基于低通滤波模型的行人再识别方法。首先,将行人图像进行分块；然后,计算各种小块在各图像中的相似个数,其中相似个数较多的小块为高频噪声特征、相似个数较少的小块为有益特征；最后,不同于常见图像处理中的滤除突变特征、留下平滑特征的低通滤波器,所提方法利用通信系统中的低通滤波器实现抑制高频噪声特征、增益有益特征的目标。实验结果表明,所提方法在ETHZ数据集上的识别率比经典的对称性局部特征累加（SDALF）方法提升了近20%；同时,该方法在VIPeR和I-LIDS数据集上也取得了相似的效果。

2021-04-24
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基于FP_growth算法与分层线性模型交互的招生数据挖掘_唐成龙

为了进一步提高招生数据挖掘的有效性,将FP-growth算法与分层线性模型相结合,用于高等院校的招生数据挖掘；利用FP-growth算法,通过频繁集的生成与关联规则,从高校历史招生数据中获取置信区间大的关联数据；采用单层和多层线性模型,将学生层面变量与学校层面变量相结合,确定招生数据挖掘有效变量；在分别建立单层线性模型和多层线性模型后,借助多层线性模型软件库,求解模型的系数和显著性检验水平。实例仿真结果表明,通过对比不同变量的系数和显著性检验水平,所提出的模型能够有效分析不同变量对招生录取的影响。

2021-04-22
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基于遗传算法优化极限学习机模型的干旱预测_以云贵高原为例_刘振男

为准确预测干旱情势,提高防旱抗旱能力,构建了遗传算法优化的极限学习机（GA-ELM）模型进行干旱预测。以近年来干旱频发的云贵高原为研究区,利用该模型以关键致旱因子为输入变量实现了云贵高原中长期干旱预测,并与自适应神经模糊推理系统（Adaptive Neural Fuzzy Inference System,ANFIS）模型、极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）模型的预测结果进行比较。结果表明:GA-ELM模型适用于云贵高原地区的干旱预测；与ELM模型相比,不同时间尺度下GA-ELM模型的干旱预测结果精度均有明显提升；在干旱强度和干旱历时方面,GA-ELM模型的预测精度总体上也优于ANFIS模型。

2021-04-23
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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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