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基于改进BING模型和边缘信息的行人检测算法_朱天明

针对行人检测中传统多尺度滑动窗口遍历搜索计算量大,计算速度慢的问题,提出了一种基于改进BING模型和边缘信息的行人检测算法。首先,通过样本采样规则的确定、样本阈值的选择和搜索尺度空间的优化对BING似物检测模型进行了改进;然后,针对提取的候选框存在偏移的问题,提出了基于边缘信息的候选框位置矫正方法;最后,利用经典的HOG-SVM行人检测算法,对提取的行人候选框进行最终的行人识别。实验结果表明,该算法在保证行人检测率的前提下有效提高了行人检测的实时性。

  • 2021-05-06
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工业互联网产业联盟-工业光网白皮书

工业互联网作为我国新基建方针的核心战略肩负着产业升级和提高高端设备制造生产能力的重大发展使命。从定义上看,工业互联网应提供工业经济全要亲的全连接,是新型网络、先进计算、大数据、人工智能等新一代信息通信技术与制造技术融合的新型工业数字化系统,其网终呈现融合、开放、灵活的趋势。我国的工业企业前期发展主要聚焦在生产自动化和管理信息化上。随着信息化技术的发展,越来越多的工业企业希望通过信息化技术提高生产效率良率,以及实现生产智能化。工业互联网正是企业形成生产和管理闭环的抓手,可以帮助企业实现端到端,

  • 2021-04-25
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步科设备数据采集案例

中山国泰染整有限公司是一家港资染整企业,公司产销一条线,主要生产高品质的色纱、针织胚布、经编布和色布,有染纱厂、织厂、染厂、整理厂四大生产工厂,主要以传统设备为主。国泰是迪卡侬的供应商,迪卡侬对核心供应商有相应的管理要求(OEE报表)。所以国泰目前已经采用人工统计的方式来统计设备的基本情况。但是人工统计数据效率低,有效性差,时效性差等问题突出。

  • 2021-04-23
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【VR虚拟现实】USPV虚拟化C实施方案

经过前期的测试准备,现拟定USPV对CX500进行虚拟化的实施步骤。请相关单位审核,并提出宝贵意见。谢谢! 使用USPV对CX500进行虚拟化的具体实施步骤,包括5部分: 1.USPV删除当前的测试设置,空出USPV的光纤端口准备对CX500虚拟化的实施 2.USPV对CX500进行虚拟化实施前准备,包括以下内容: ?备份CX500数据并保存原有的服务器与磁盘阵列的配置 ?v490a / v490b / 490c增加2块HBA 3.USPV对CX500进行虚拟化,包括以下内容: ?关闭3台服务器后,拔出原有光纤,插入新布的光纤,连接USPV与CX500的光纤端口

  • 2021-04-24
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基于云计算的电子政务公共平台顶层设计指南及术语

运用云计算技术,统筹利用机房资源、计算资源、存储资源、网络资源、信息资源、应用支撑等资源和条件发挥云计算虚拟化、高可靠性、通用性、高可扩展性以及快速、按需、弹性的服务等特征为各政务部门构建提供基础设施、支撑软件、应用功能、信息资源、运行保障和信息安全等服务的电子政务综合性服务平台。

  • 2021-04-21
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工业边缘计算平台产品介绍

传统工业场景中包含众多要素,人、机、料、法、环。“工业场景+互联网能力"从单个环节切入,寻求全面互联网化升级。通过技术带来工业制造直接成本、间接成本、人力成本下降。通过需求产品的差异化生产,为工业制造业寻找新的利润空间。物联网边缘计算、工业边缘计算、智慧家庭边缘计算、广域接入网络边缘计算、边缘云和多接入边缘计算(MEC) ,在实际部署的商业用例中,上述的六种业务形态可以独立存在,也可以多种业务形态互补并存。

  • 2021-04-15
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基于XGBoost模型的心律失常分类算法研究_李云

为了提高心律失常自动诊断的识别率,本文提出一种基于XGBoost模型的心律失常分类方法。对MLII导联信号进行分析,提取信号投影特征和RR间期特征形成特征向量,标准化后输入到XGBoost分类器。通过训练,得到的基于XGBoost的心律失常分类模型可以将心电信号按照AAMI标准分为四类:正常或束支传导阻滞节拍(N)、室上性异常节拍(S)、心室异常节拍(V)和融合节拍(F)。采用MIT-BIH心律失常数据库进行测试,在相同数据集的情况下,与已有心律失常检测方法进行对比,平均识别准确率进一步提高,达到94.1%。

  • 2021-05-06
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工业互联网最近进展

工业互联网是互联网和新代信息技术与全球工业系统全方位深度融合集成所形成的产业和应用生态,是工业智能化 发展的关键综合信息基础设施。工业互联网是网络,实现机器、物品、控制系统、信息系统、人之间的泛在联接。工业互联网是平台,通过工业云和工业大数据实现海量工业数据的集成、处理与分析。工业互联网是新模式新业态实现智能化生产、网络化协同、个性化定制和服务化延伸。

  • 2021-04-23
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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,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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