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基于UMa和RMa传播模型的5G覆盖性能研究

与4G工作频段相比,5G的工作频段更高,频段的传播损耗和穿透损耗更大,其覆盖将面临严峻的挑战。首先,简述国外和国内5G频段分配现状;其次,基于5G频段UMa传播模型、RMa传播模型,通过仿真分析两种传播模型在城区和农村场景下5G的覆盖性能;最后结合链路预算表及传播模型,得出5G覆盖性能的结论。

  • 2021-12-24
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S3给水排水标准图集排水设备及卫生器具安装2010年合订本

S3 给水排水标准图集 排水设备及卫生器具安装 2010年合订本

  • 2021-09-06
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云数据中心建设与运维openStack详细讲义

南向异构接入强。异构hypervisor(KVM/XEN/Vmware/LXC),异构存储,异构网络,异构物理设备可扩展性好,较容易定制化增加新模块和服务。

  • 2021-06-28
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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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战时前沿补给基地选址模型及其拉格朗日松弛算法研究_张巍

战时前沿补给基地同时负责预储和转运物资,通常于战斗初期设置在战役浅近方向的交通要塞处。针对前沿补给基地选址具有的长时效性和低敏捷性特点,考虑由于战时不确定环境可能造成前沿补给基地中断失效,建立基于备用覆盖模型的前沿补给基地二次交叉覆盖选址模型。设计拉格朗日松弛和贪婪搜索结合的算法,以贪婪搜索算法加强拉格朗日松弛算法的上界解。案例结果表明,模型适合战时前沿补给基地的选址实际,算法具有更好的求解效率,能够为决策者提供科学依据。

  • 2021-05-06
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多工厂环境下考虑个体利益的多目标协同生产计划模型及算法_景熠

针对由多个工厂组成的分布式系统,考虑不同工厂的个体利益诉求,构建了多目标协同生产计划模型。在该模型中,以最大化整体收益作为第一个优化目标;同时,基于亚当斯的公平理论,利用偏离系数法,以最小化个体收益平衡偏差作为第二个优化目标。结合模型结构特点,基于快速非支配排序遗传算法,设计了相应的求解过程。最后,通过一个算例验证表明,本文设计的计划模型和求解方法,不仅可以从网络集成角度协调各个工厂的生产、库存和运输活动,而且能够实现整体利益和个体利益非一致性的最小化。

  • 2021-05-06
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不平衡数据集下基于自适应加权Ba_省略__GBDT算法的磁盘故障预测模型_李新鹏

针对磁盘数据集中正负样本数目严重不平衡导致基于机器学习的分类算法易出现故障预测准确率低的问题,本文提出一种基于自适应加权Bagging-GBDT算法的磁盘故障预测模型.首先,提出基于聚类的分层欠采样方法对健康磁盘样本进行多次抽样,解决随机欠采样方法易丢弃潜在有用样本的问题;其次,将每次采样后样本与全部故障磁盘样本组合得到多个样本子集,通过训练这些子集建立多个预测精度较高的GBDT子分类模型;最后,根据待测点邻域样本类别自适应确定各子模型权重,据此通过加权硬投票集成最终的磁盘故障预测模型.在8组KEEL不平衡数据集上实验结果表明,与现有典型不平衡学习算法相比,少数类的召回率平均提升了9.46%;同时在磁盘公开数据集和某调度系统磁盘数据上对比验证了该方法在故障预测率上的先进性.

  • 2021-05-06
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基于CRT分类算法的用户画像分层模型_以银行借贷用户为例_孙铁柱

【目的/意义】随着"互联网+"的推进,网络借贷市场越来越完善。由于借贷市场信息不对称导致了道德风险问题,因此对借贷用户进行风险预测有助于市场的完全竞争,促进小额借贷企业发展。【方法/过程】以access为平台搭建借贷用户的数据库对借贷用户进行画像描绘,并通过C5.0与CRT分类算法对借贷用户信息进行分类,最终实现对借贷用户风险进行预测。【结果/结论】建模后发现,影响借贷用户风险的主要分为主观因素即受教育程度以及客观因素即用户的资金能力表现为本期账单金额以及预借现金额度,通过对模型进行调整,最终实现79%的预测准确率。

  • 2021-04-25
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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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