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新型电力系统主动防御技术体系白皮书

工业 4.0 正在加速推进电力系统信息化进程,信息物理融合成为未来电力系统发展的典型特征。电力系统数字化转型和智能化发展,信息技术与电力系统物理设备紧密结合,构成了信息物理融合的新型电力系统

  • 2024-05-28
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期货权益可用资金(期货的权益和可用资金)

当前权益=可用资金+持仓保证金-当日手续费+持仓盈亏。 由于期货是每日结算,所以当前权益与上日权益肯定是不同的。 可用资金是全部权益减去持仓占用的保证金。期货权益是在期货账户中的权益。等于账户中存入的所有保证金加上每天的盈利再减去每天的损失。随着期货合约价格每天的波动,头寸中投资者权益的价值也在变动。你好,期货权益由占用保证金和可用资金构成,可用资金也叫风险保证金。期货盈利是增加整体权益,期货亏损是从剩余的可用资金里面扣除。可用资金越多,代表你的仓位越低,单个合约持仓建议不超过总资金的30%,所有持仓合计不

  • 2023-04-24
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大数据图数据库之数据分片

对于海量待挖掘数据,在分布式计算环境下,首先面临的问题就是如何将数据比较均匀地分配到不同的服务器上。对于非图数据来说,这个问题解决起来往往比较直观,因为记录之间独立无关联,所以对数据切分算法没有特别约束,只要机器负载尽可能均衡即可。

  • 2023-02-14
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金融场景生态建设行业发展白皮书

《白皮书》从商业银行回归金融服务本质,深化金融供给侧结构性改革,落实普惠金融战略,推动服务重心下沉的角度,阐述了金融场景生态建设的重要性和必要性。其中还提到,商业银行有责任依托自身品牌、渠道和客户优势,打造融合金融产品和非金融服务的场景平台,将为以实体经济为主的产业链合作企业创造全新市场机遇,为消费者带来优质的“一站式”服务体验。

  • 2021-07-12
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基于动态投影系统的带非线性边界约束混行路网均衡模型求解算法_徐若辰

烧失量(LOI)是进行海洋地质研究的一个重要指标,采用常规方式测定烧失量不仅操作耗时,而且对分析环境要求比较高。实验基于SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、K2O和TiO2等的含量与烧失量的相关性,尝试引入BP神经网络模型利用其非线性拟合能力预测烧失量的含量。实验表明,以大量的海洋沉积物样品中SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、K2O和TiO2的含量数据以及烧失量为训练样本,采用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和偏置,成功建立了海洋沉积物烧失量的遗传算法(GA)-BP神经网络预测模型。利用X射线荧光光谱(XRF)分析数据并结合GA-BP神经网络预测海洋沉积物烧失量,烧失量预测结果的相对标准偏差(RSD)为1.3%;海洋沉积物标准样品和实际样品中烧失量的预测值与参考值的相对偏差绝对值在0.1%~6.2%之间,为烧失量的测定提供了一种新的有效途径。

  • 2021-05-06
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基于蜂群K_means聚类模型的协同过滤推荐算法_李艳娟

针对目前协同过滤推荐算法的推荐质量和推荐效率低的问题,提出了一种基于改进蜂群K-means聚类模型的协同过滤推荐算法。首先,根据用户属性信息,采用改进蜂群K-means算法对用户进行聚类,建立用户聚类模型;然后,计算目标用户与用户聚类模型中各聚类中心的距离,其中距离最近的类为目标用户的检索空间;最后,从检索空间中依据用户-项目评分矩阵通过相似度计算搜索目标用户的最近邻居,由最近邻居的信息产生推荐列表。实验结果表明,该算法降低了平均绝对误差值,缩短了运行时间,提高了推荐质量和推荐效率。

  • 2021-05-06
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基于环绕数约束模型的轮廓识别算法研究_李泗兰

为了解决当前图像轮廓识别算法中由于区域标记和轮廓标记性质不同,导致难以将多标记融合识别技术应用于图像轮廓识别中的问题,本文提出了一种基于环绕数约束的能量最小化模型,用以精确识别目标轮廓.在这种模型中,区域标记(如颜色和纹理均匀性)和轮廓标记(如局部对比度和连续性)通过一个目标函数进行描述,实现多标记融合识别.首先,将环绕数作为约束,将其引入到能量最小化模型中,得到区域标记与轮廓标记的线性约束;然后,对区域标记、轮廓标记以及曲率标记进行融合,实现对图像中目标轮廓的识别;最后,将能量最小化模型与标记相结合,通过比率能量函数对算法进行实例应用分析,验证算法的有效性.实验结果表明:与传统轮廓识别算法相比,所提算法具有更高的轮廓识别精度.

  • 2021-05-06
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一种零高分辨率3D网格模型的信息隐藏算法_任帅

针对目前3D网格模型信息隐藏算法抗分析性弱的问题,提出一种零高分辨率的信息隐藏算法。首先,利用改进半边折叠网格简化算法对网格模型进行多分辨率分析,将3个分辨率层表示为High-layer,Mid-layer,Low-layer;其次,在High-layer进行同心球面分割,提取特征向量,在Mid-layer计算顶点突出度,确定嵌入信息的特征点;再次,通过将特征向量中特征值的最高位与Chebyshev置乱的加密信息建立联系以形成关联信息;最后,利用分段映射函数将关联信息嵌入到特征点球面坐标r值的DCT变换交流系数中。算法将高分辨率层的特征向量与置乱信息所构建的关联信息隐藏于能量小于15%中分辨率层的鲁棒特征点的仿射变换不变量中,有利于算法的不可见性、鲁棒性和抗分析性。采用一阶拉普拉斯平滑的隐写分析方法检测不到点、面特征的明显变化,表明所提算法的抗分析性好。

  • 2021-04-30
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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