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一文解读合成数据在机器学习技术下的表现

为了测试每个数据集的强度,我将采用三种不同的机器学习技术:多层感知器(MLP),支持向量机(SVM)和决策树(Decision Trees)。为了帮助训练,由于某些特征的幅度比其他特征大得多,因此利用特征缩放来规范化数据。使用网格搜索调整各种模型的超参数,以最大化到达最好的超参数集的概率。

  • 2022-01-05
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下一代有源相控阵雷达设计趋势

有源电扫描阵列(AESA)技术最近的发展趋势正在瞄准卫星和无人机(UAV)上的新型雷达有效载荷,这些载荷可以和现代化地面、机载以及舰载雷达一起,通过改良的情报、监视、侦查(ISR)系统,帮助军事决策者应对瞬息万变的军事行动需求,并更好地把握战局态势。这些雷达载荷在尺寸规模和工作性能方面催生的需求正在逐步被新的架构设计和系统能力所解决,而正是诸如GaN功率放大器(PA)、新型微波单片集成电路(MMIC)、“extreme”MMIC器件、“超越摩尔定律”的异质集成、收发(T/R)模块成本缩减、新型毫米波硅基集成电路(IC)、光电集成等这些微波和信号处理技术的发展使得这一切成为可能。

  • 2022-01-05
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解读萨德反导系统的雷达探测距离

THAAD作为专门用于对付大规模弹道导弹袭击的防御系统,其独特优势是在防御大规模导弹威胁的同时, 为作战部队提供更加灵活的使用选择。其目的不是取代而是补充MIM-104防空导弹以及海军宙斯盾弹道导弹防御系统、 陆基中段防御系统和美国在世界各地部署的预警雷达与传感器,从而使美军具备多层弹道导弹防御能力,是战略性进攻武器 。2016年7月8日美国和韩国正式宣布将在韩国部署THAAD,引发韩国国内巨大争议以及本地区国家强烈不满。

  • 2022-01-05
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针对毫米波应用的电路材料选择

对于通信设备或其他等一些应用,毫米波频段非常具有吸引力,因为从30GHz到300GHz范围内有非常宽的可用频带资源。但是寻找此频段内性能卓越且价格低廉的印刷电路板(PCB)材料是一个巨大挑战。然而,通过对毫米波频段PCB材料关键参数和特性的理解,如不同PCB材料对不同电路性能的影响等,找到适合于此频段内应用的PCB材料是完全可能的。

  • 2022-01-05
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阻抗匹配与史密斯(Smith)圆图:基本原理

在处理RF系统的实际应用问题时,总会遇到一些非常困难的工作,对各部分级联电路的不同阻抗进行匹配就是其中之一一般情况下,需要进行匹配的电路包括天线与低噪声放大器(LNA)之间的匹配功率放大器输出(RFOUT)与天线之间的匹配LNA/VCO输出与混频器输入之间的匹配匹配的目的是为了保证信号或能量有效地从信号源传送到负载。

  • 2022-01-05
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我国住宅小区智能化系统

国际背景(1)经济、信息全球化 (2)可以渗透 国内背景(1)经济与人口、资源、 环境矛盾加剧 (2)买方市场形成 (3)住宅综合质量要求提高 (4)信息与电子产业迅猛发展

  • 2022-01-05
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视觉惯导紧耦合的行人室内自主定位方法

针对行人在大型复杂建筑环境中的高精度和高可靠性室内定位需求,传统的基于视觉点特征方法易受环境纹理缺失、相机快速运动导致图像模糊而定位失效问题,提出了一种基于视觉点线特征与IMU紧耦合的行人室内自主定位方法。在视觉惯导融合导航系统框架下,前端部分,在点特征基础上引入结构化建筑环境中丰富的线特征,并采取基于梯度密度过滤机制的改进线特征提取策略,剔除局部线特征密集区域;利用点线特征与IMU紧耦合优化机制提高行人位姿估计及定位的准确性和稳定性。通过利用EuRoC数据集和在实际楼道场景下的实验,特别是在弱纹理、光照变化等条件下实验,验证了所提方法进行行人室内定位的准确性和可行性。

  • 2022-01-03
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车辆定位算法展望

如今大多数导航定位系统都依赖于全球导航卫星系统(GNSS),通过GNSS和里程计、惯性传感器的组合定位可以获得较好的精度和鲁棒性。对于要实现自动驾驶的汽车,定位的精度和可靠性有着更高的要求。一般情况下车辆都是在路面上行驶的,考虑这种情况,我们将里程计选作第一输入,而当轮速无法获取时,则使用惯性传感器的输入。最后,采用粒子滤波和贝叶斯方法融合地图信息,而不是标准的地图匹配。大量试验结果表明,无GNSS的定位系统性能和有GNSS的系统性能相差无几。

  • 2022-01-04
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示,由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施,到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍,达到2.6万亿美元。2024年,香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%,增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前,我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中,随着近期招聘企稳,瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升,而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲,尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权:通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争,已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额,但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时,等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点,经济体必须重新思考其对AI主权的策略,并确定如何明智地投资。

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埃森哲-化工行业数字化转型分享(108页PPT)

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