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中国科学院深圳先进技术研究院新基建战略下的区块链产业变革

数据共享:搭建P2P联盟链网络,使各方平等互认、相互协同工作,打破信息孤岛,实现数据共享; 数据安全:去中心化分布式存储,防篡改特性,共识信任机制,通过哈希算法,非对称加密算法和数字签名等技术保障数据安全; 数据可信:时序数据,时间戳精确到秒,所有数据可逆向追溯,各个环节均可确认,举证与追责; 数据确权:备份在区块链网络上生成的数据均被定义权属关系,在数据流转的过程中保护用户隐私

  • 2021-04-21
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基于5G 边缘计算的浪潮智慧工厂

2019年对50多个国家重点城市调查显示,超过半数城市工业企业利润负增长。原材料价格攀升,用工、用地、环保等生产成本上升,工业品通缩压力双向挤压企业盈利空间。而开年以来,受疫情限制,在使用工人和采用传统生产、管理手段比较多的企业中,由于工人不能如期复工,生产经营受到极大影响

  • 2021-03-28
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基于约束低秩表示模型的联合半监督分类算法_张雷杰

针对基于图的半监督学习算法由于先构造关联矩阵再在对应的图上进行标记传播而导致只能得到原问题次优解的问题,提出基于约束低秩表示模型的联合半监督分类算法。首先,使用约束矩阵,基于低秩表示模型,实现部分已标记样本对应的低秩表示系数一致;其次,解决基于图的半监督学习算法中两阶段模式所带来的次优解问题,实现了联合进行低秩图的学习与图上的半监督标记传播;最后,通过实验检验了算法的可行性。改进算法获得的结果比现有的主流算法均有较大优势,在标准数据集上的性能得到较高的提升。

  • 2021-05-06
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基于运动模型的高超声速飞行器跟踪性能分析_曾江辉

针对于临近空间高超声速飞行器的定位跟踪问题,探究了基于低轨双星系统对于目标的定位跟踪性能,建立了高超声速飞行器的弹道模型,基于STK和Matlab两种仿真软件,搭建了双星对于目标的定位跟踪观测场景。采用了经典的运动学模型进行目标定位跟踪,研究了基于CV、CA、CS模型的无迹卡尔曼跟踪算法,进行了三种跟踪算法的对比分析。仿真结果证明,CS和CA模型比CV模型更适用于高超声速飞行器的定位跟踪,同时指出了为了进一步提高目标的定位跟踪性能需要引入机动检测或多模型算法。

  • 2021-05-06
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基于克里金模型和智能算法的汽车加强件热冲压工艺优化_何泽歆

将某汽车加强件作为研究对象,运用有限元数值模拟手段获得热冲压工艺和成形指标之间的对应数据。此外,使用克里金模型构建设计变量与设计指标之间的高度非线性映射关系,使用遗传算法优化克里金模型,获得全局最优参数。优化策略和优化结果表明,数值模拟结果与实验吻合较好,并且有限元分析方法能够成功地捕捉热板冲压过程的变形模式和特性;将拉丁超立方抽样和克里金模型相结合,能够准确地预测产品的成形质量,并可应用于热冲压温度和压边力的设计。遗传算法和克里金模型相结合使得汽车加强件的成形质量得到了显著的提升,消除了优化前的热冲压工艺存在的板料破裂缺陷。通过实验验证了最优参数的可行性,优化策略对超高强钢板的热冲压工艺优化具有较好的适用性。

  • 2021-04-22
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物联网技术在医院的应用案例分享—院内导航与一键式报警

从13年至今,国家推出了一系列涉及医疗物联网的政策,市场规模呈量级增长。2022年,全球医疗物联网将突破1580亿美元,2017~2022年的年均复合增长率高达30.9%。2022年,亚太地区医疗物联网市场规模将超过北美,成为全球最大的医疗物联网市场。

  • 2021-04-22
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基于球状模型的短波频率泛克里金重构算法_徐池

针对现有短波频率优选方法中数据处理过程复杂、输入参数条件苛刻、工程实现难度较大等不足,结合电离层变化特性,提出了一种基于球状模型的泛克里金法,应用于短波频率的重构。利用短波频率管理系统中大量的实测频率数据,构建了符合频率数据变化特征的基于球状模型的变异函数,建立了反映沿经度、纬度及水平方向通信频率变化剧烈程度的漂移表达式。随机选取多个样本数据,通过交叉重构法对短波频率数据进行重构。实验结果表明,基于球状模型的泛克里金法具有较高的频率重构精度,能够应用于短波通信频率的重构,特别是满足军事通信方面对短波频率优选手段的需求。

  • 2021-04-25
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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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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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