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【研报】AMOLED专题-模组设备产业机遇众多（26页）

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  • 2022-11-16
  • 阅读478
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人工智能及其发展

人工智能，顾名思义，即用人工制造的方法，实现智能机器或在机器上实现的智能系统。从学科的角度去认识，AI是一门研究构造智能机器或实现机器智能的学科，是研究模拟、延伸和扩展人类智能的科学。

  • 2021-06-29
  • 阅读478
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  • 86页
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华为USG9500系列下一代防火墙产品IAE智能感知引擎技术白皮书

随着互联网上的安全威胁越来越严重，各种安全产品的内容安全防护需求越来越强烈。老的 UTM 产品存在检测功能开启较多时性能降低很大的问题。针对这种性能和功能都要兼顾的场景，华为推出了智能感知引擎 IAE，通过该项技术，能够实现 NGFW 的核心安全功能，同时能够带来全功能和高性能的全新用户体验。 IAE是通过从多个网关类产品的内容安全处理机制中抽象出的稳定的一体化的内容安全业务处理框架，集成各种安全知识库，可以方便配套各网关产品进行内容安全业务的定制、扩展、集成和快速发布。

  • 2021-06-15
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  • 36页
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快速成型中保留模型特征的分层算法研究_丁承君

在快速成型领域,一般分层算法不考虑模型特征,这可能会导致一些重要特征的丢失或偏移。针对此问题,在充分研究现有分层算法的基础上,提出一种保留模型特征的分层算法。该分层算法首先对STL模型三角面片进行预处理排序,然后以自适应分层算法确定分层厚度,最后对特征进行识别,针对不同特征进行不同处理来调整分层厚度,使分层厚度考虑到加工层厚引起的误差,从而可以保证成型件特征位置的准确。通过实验验证,该分层算法可以精确地识别特征,合理地确定分层厚度,具有一定的参考价值。

  • 2021-05-06
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基于改进TLBO算法的模型自由飞气动参数辨识_李飞

针对传统气动参数辨识中使用的梯度下降寻优算法易于陷入局部最优解问题,首次提出了基于改进教与学优化的气动参数辨识算法。采用自适应教学因子达到前期快速搜索、后期深度挖掘的目的；"教"阶段,通过种群个体（学生）向最优个体（教师）学习,保证算法快速聚集于真值附近；"学"阶段,通过种群个体之间相互学习,增加种群多样性,尽可能保证辨识结果的全局最优性。仿真结果表明,改进型教与学优化参数辨识算法可有效提高辨识精度,具有一定的工程应用推广价值。

  • 2021-05-06
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保证金约束下资产定价模型的广播式异步算法研究_童骏

有保证金约束的资本资产定价模型在实际应用中面临着两个挑战,一是模型引入了非线性的约束条件,导致没有解析的均衡价格,二是市场中投资者和资产的数量都很庞大,如何高效地找到近似解。针对有保证金约束的资本资产定价模型,提出适用于多服务器协同运算的广播式异步算法。该算法把投资者分成若干个不同的组,各组在不同的服务器上独立运行,组与组之间通过网络相互传递外部价格信息,各组内部根据现有的价格和接收到的外部价格信息重新更新组内价格,并广播给相邻的组,减少了单台服务器的计算负担。该算法可看成一个非做市商的价格形成过程。研究证明,在满足一定的条件下,各组价格均以概率1收敛到相同的均衡价格。数值实验验证了所提算法的效果。

  • 2021-05-06
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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SSD模型的人脸检测与头部姿态估计融合算法_方阳

针对头部姿态估计常用的人脸检测、姿态估计两步串联框架中流程复杂、耦合性高、整体鲁棒性低的问题,提出了一种基于改进SSD模型的人脸检测与头部姿态估计融合算法.通过拓展SSD模型,设计了人脸检测与姿态估计融合网络模型,在多层次卷积特征图上检测人脸,并估计头部姿态；采用端到端训练模式进行模型训练,简化了头部姿态估计任务的处理流程.在Pointing′04和300W-LP数据集上进行了试验.结果表明,本模型能够在满足实时性要求的前提下有效地完成检测任务与估计任务,在两个数据集中的pitch预测平均绝对误差分别达到了4.80°和6.48°,这充分证明了所提出算法的实用性和鲁棒性.

  • 2021-05-06
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