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一键实现数据智能关联分析,让数据直观清晰

关联分析是数据挖掘中一项基础又重要的技术,是一种在大型数据库中发现变量之间有趣关系的方法。数据分析的经典案例,沃尔玛超市发现购买尿布的顾客通常也会购买啤酒,于是把啤酒和尿布放在一起销售同时提高了两者的销量的案例。这是关联分析在商业领域应用的一个典型,通过对大量商品记录作分析,提取出能够反映顾客偏好的有用的规则。

  • 2023-01-24
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绿盟工业安全网关产品白皮书

绿盟科技集团股份有限公司 ( 以下简称绿盟科技 ), 成立于 2000 年 4 月 , 总部位于北京。绿盟科技在国内设有 40 多个分支机构 , 为政 府、运营商、金融、能源、互联网以及教育、医疗等行业用户 , 提供全线网 络安全产品、全方位安全解决方案和体系化安全运营服务。公司在美国 硅谷、日本东京、英国伦敦、新加坡设立海外子公司 , 深入开展全球业务 , 打造全球网络安全行业的中国品牌。

  • 2022-01-19
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航空发动机仿真技术研究现状、挑战和展望

仿真技术是支撑航空发动机自主研发的重要手段,体现了一个国家的高端装备研发水平,可大幅提高航空发动机的研发效率和质量,减少实物试验反复,缩短研制周期,降低研制成本。本文论述了仿真技术在航空发动机学科领域维、产品层次维和全生命周期维三个方面的发展与应用现状,分析了航空发动机仿真技术发展存在的问题,提出了提升仿真能力的战略措施。

  • 2022-01-07
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教育行业网络安全白皮书

云计算、大数据、物联网、移动互联网、虚拟现实等新技术在教育行业的应用不断深入,为教育事业的创新发展提供了新的技术支持,有效提升教育服务水平和教学管理成效。目前教育行业网络安全形势严峻,教育网络外部、内部环境普遍存在威胁隐患,同时存在数据安全、移动终端 App 等方面风险

  • 2021-05-07
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稀疏高斯厄米特PHD机动多目标跟踪算法_张文

针对基于概率假设密度(probability hypothesis density, PHD)的非线性机动多目标跟踪精度低、滤波发散、目标数目估计不准确等问题,提出一种基于交互式多模型的稀疏高斯厄米特PHD算法.该算法在PHD滤波器下,采用稀疏高斯厄米特方法对目标进行状态预测和量测更新,构造一种稀疏高斯厄米特PHD滤波器;然后将交互式多模型算法融入稀疏高斯厄米特PHD滤波框架中,解决了目标机动过程中运动模式不确定的问题.仿真结果表明该算法能对机动多目标进行有效的跟踪,相比交互式多模型不敏卡尔曼PHD等滤波方法具有更高的状态估计精度,且目标数目估计更准确.

  • 2021-05-06
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随机多变量NARMAX模型的非线性递推最小二乘算法_侯小秋

针对随机多变量NARMAX模型存在的问题,基于线性滤波﹑谱分解定理及成型滤波器原理,将随机干扰等效在系统的输出端,提出改进的随机多变量NARMAX模型。基于辅助模型的原理,在参数估计的准则函数中加入待估参数的增量约束项和遗忘因子,并结合增广递推最小二乘算法和随机非线性递推最小二乘算法,将改进的多变量NARMAX模型转换为具有耦合的子系统,给出具有遗忘因子的,能克服算法病态的,适用于具有时变参数模型的改进随机多变量NARMAX模型的非线性递推最小二乘算法。应用在线修正参数预测滤波PID控制,仿真结果验证了算法的有效性。

  • 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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许中互联网医院建设实践与展望

2015年10月6日我院成为福建省首家通过JCI认证的学术医学中心医院,2019年2月高分通过复评。2017年8月29日我院通过HIMSS EMRAM七级(住院)评审; 2018年6月 27日通过HIMSS EMRAM七级(门诊)评审,成为全国第三家门诊住院双七级医院。

  • 2021-04-23
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工业时序基础大模型技术发展综述

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

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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数字化供应链的转型战略与架构设计

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