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工业互联网边缘计算技术发展与行业需求分析

随着5G、物联网时代的到来以及云计算应用的逐渐增加，传统的云计算技术已经无法满足终端侧“大连接、低时延、大带宽”的需求，边缘计算应运而生。边缘计算可有效减小计算系统的延迟，减少数据传输带宽，缓解云计算中心压力，保护数据安全与隐私。本文分析了边缘计算的概念、发展历程、关键技术，总结了在工业互联网领域典型行业的需求，并提出了解决方案建议。

  • 2021-12-28
  • 阅读117
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降低水泥窑协同处置湿污泥热耗的分析与措施

城市生活污泥是城市生活污水处理过程中产生的废物，其中大多含有重金属、病菌、寄生虫卵等，处置不当会造成严重的二次污染。水泥窑协同处置城市生活污泥项目是公认的最为经济、环保的城市生活污泥处置手段，而水泥窑直烧协同处置城市生活污泥系统以其投资少、见效快、技术成熟的特点近年来得到长足的发展。

  • 2021-12-28
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不同煤种对熟料烧成的影响

水泥熟料煅烧过程中，煤的燃烧特性对熟料的烧成起着至关重要的作用。本文研究了烟煤、无烟煤以及混合煤三种煤燃烧过程中的着火特性、燃尽特性及燃烧温度，并结合生产实际数据，分析了不同煤种对熟料煅烧的影响。为实践中不同煤种的使用提供参考。

  • 2021-12-28
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一文读懂自动驾驶中基于特征点的视觉全局定位技术

在无人驾驶中，感知、定位、规划决策、控制是四个基本的系统模块。由于当前算法还无法实现绝对的智能，因此依然需要大量的先验知识来提高模块性能、鲁棒性，以实现安全的自动驾驶。其中，高精地图是对道路及周边环境先验知识的集成。而建立在地图之上的准确定位，是判断行车状况的重要依据，为后续的感知、规划决策提供有力支撑。

  • 2022-01-18
  • 阅读157
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基于计算机视觉的自动驾驶算法研究综述

本文从基于传统特征和基于深度学习两方面对自动驾驶技术进行了综述：首先论述了基于传统特征的自动驾驶技术，如道路与车道线的检测、前车检测、行人检测和防撞系统等，由于识别目标种类繁多，基于传统特征的目标检测遇到了很难超越的瓶颈；接着阐述了基于深度学习的自动驾驶算法，采用卷积神经网可以直接学习和感知路面及道路上的车辆，可大幅度提升自动驾驶算法的性能；最后总结全文，并展望了未来的研究方向，即整合传统特征和深度学习特征，进一步提升深度驾驶的拟人化和实用化水平。

  • 2022-01-18
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高级自动驾驶系统的新型三大感知能力要素分析

自动驾驶传感器配置需求随着汽车智能化和电动化的快速发展不断增加。当前的传感器趋向于从探测范围、探测精度、探测能力上进行不断优化以便适应更多的边缘场景。使用更高级能力的传感器到底能带来哪些优势，又能解决哪些问题，如何对车身周围配置的传感器进行最优化配置和选择将是我们必须要面对的问题。

  • 2022-01-18
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人工智能在汽车自动驾驶系统中的应用分析

本文以自动驾驶系统为代表的汽车智能化技术将对汽车产业生态变革产生重大影响。首先，分析了自动驾驶技术发展路线、发展现状及人工智能（Artificial Intelligence，AI）的应用领域，指出 AI 在自动驾驶应用中面临的挑战。然后，提出一种基于 AI 的车云协同自动驾驶系统架构，分析了基于 AI 的智能驾驶终端软硬件架构与基于大数据的自动驾驶云端空间架构；结合车端与云端的 AI 集成应用问题、信息数据交互方法与车云协同技术，讨论了人工智能在自动驾驶系统的主要应用。

  • 2022-01-18
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基于大数据的军事情报分析与服务系统架构研究

针对大数据时代带来的变革与挑战，开展面向军事领域的情报分析与服务系统架构研究和设计。提出了基于大数据的军事领域情报分析与服务系统的通用体系架构和运行模式设计，并对系统架构的关键技术进行了探索分析。应用大数据技术，对于提高信息化军事情报处理和决策支持能力具有重要意义。

  • 2022-01-18
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