强化学习在运筹学的应用：研究进展与展望

强化学习已经成为人工智能领域一个新的研究热点,并已成功应用于各领域,强化学习将运筹优化领域的很多问题视为序贯决策问题,建模为马尔可夫决策过程并进行求解,在求解复杂、动态、随机运筹优化问题具有较大的优势。本文主要对强化学习在运筹优化领域的应用进行综述,首先介绍了强化学习的基本原理及其应用于运筹优化领域的研究框架,然后回顾并总结了强化学习在库存控制、路径优化、装箱配载和车间作业调度等方面的研究成果,并将最新的深度强化学习以及传统方法在运筹学领域的应用研究进行了对比分析,以突出深度强化学习的优越性。最后提出几个值得进一步探讨的研究方向,期望能为强化学习在运筹优化领域的研究提供参考。

2022-03-09
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iWorker工作家云ERP用户手册8.3.0

一体化、个性化,伙伴可以获得持续的分润,目前已经获得了三轮的投资。所以在此希望iworker能成为伙伴的选择之一,一起为中国软件的实力提升共同努力。

2022-02-10
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车联网典型应用场景业务建模及仿真方法

基于5G网络的车联网技术是当前移动通信领域的研究热点之一。车联网应用场景对无线网络在带宽、时延和可靠性方面提出了更高的要求，以车联网典型应用场景远程遥控驾驶为例，根据场景需求给出了相应的业务模型、信道模型和评估指标，并提出了该场景下用于关键技术评估的链路级和系统级仿真设计方案，基于该方案的仿真平台具有较强的可扩展性，同样可以用于其他车联网场景的仿真评估。

2021-12-06
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基于skype+p2p混合模式网络的流量控制技术的研究

2021-10-22
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02J603-1铝合金门窗

2021-09-06
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人工智能和专家系统

信息决策是经济领域中的一个重大课题，计算机技术的引入及信息技术的广泛应用，为信息决策的发展提供了新的手段.一方面计算机数据处理技术的发展和推广应用，使信息决策中的许多问题可以借助于计算机来进行处理，而且，- 些复杂的决策问题在采用定量分析时，因其多因素和非线性，过去难以对付，现在则可以用数值方法加以解决，从而可使决策过程中的大量问题可以找到有效的解决方案.

2021-05-03
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互联网科技人工智能

人工智能是计算机科学的-一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器；该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来。理论和技术日益成熟,应用领，域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的"容器”。

2021-04-29
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一种楼宇群低压柔性直流配电系统及方法

本发明公开了一种楼宇群低压柔性直流配电系统和方法。该系统包括：分布于楼宇群内的各组件，所述组件包括使用直流电或交流电的用电端；用于提供直流电的直流电供电网络；用于提供交流电的交流电供电网络；连接于楼宇群内的各组件与直流电供电网络、交流电供电网络之间的能量管理系统；所述能量管理系统用于评估各组件的用电情况将适配的直流电或交流电配送至对应的用电端。该方法通过使用上述系统，明确楼宇及楼宇群交流、直流配用电适应性，提出满足楼宇及楼宇群典型场景用能需求的配电系统规划方案，通过用于分析评估各组件的用电情况将适配的直流电或交流电配送至对应的用电端，有效推进了智能电网、泛在电力物联网。

2021-04-27
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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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