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工业噪声环境下多麦状态空间模型语音增强算法_吴庆贺

在协同作业的工业环境中进行语音通信时,语音往往会淹没于工业噪声中,致使语音通信的有效性受到影响。针对这种工业噪声下的语音环境,提出了一种采用多麦克风的卡尔曼语音增强算法。该算法简化了状态空间模型(SSM)中的差分方程以降低复杂度,每个采样点实时得到去噪信号从而增强了实时性。另外,为了进一步简化复杂度,还利用最小二乘原则来对语音进行增强。实验中采用了公开数据库的语音信号和工厂噪声信号来模拟多麦下的带噪语音,将所提算法与传统算法进行了对比。实验结果表明,所提算法的输出语噪比(增强后的语音与残留噪声之比)优于传统算法约2 dB,而运行时间仅不到传统算法的2%,且延迟时间仅是毫秒级。

  • 2021-06-17
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基于混合遗传算法的岛礁物资补给任务规划模型_刘晨生

当前,我国海洋岛礁权益的维护很大程度上依赖岛礁驻守官兵,岛礁物资补给对维护海洋权益至关重要。本文综合考虑地理因素、经济成本、保障能力和不确定天气等因素,建立多目标任务规划模型,运用基于模拟退火操作的遗传算法求解模型,对岛礁物资补给任务进行了优化。

  • 2021-06-17
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一种印染工业互联网平台、设备及系统

本申请公开了一种印染工业互联网平台、设 备及系统,包括:采集印染数据,构建印染数据 库;对印染数据进行查错和纠错;根据历史生产 数据,确定在历史印染过程中导致质量问题的影 响因素;根据实时运行数据,确定染缸的实时运 行状况以实现监测;根据预设印染逻辑和印染工 艺配方数据判断印染工艺配方设置和染料助剂 浓度是否存在异常,并在存在异常时生成提示信 息;根据工艺流程数据模拟生产过程,并生成优 化建议。可见,该系统应用印染企业的设计与生 产过程中的数据,为印染企业提供查错纠错、基 本诊断、实时监测、提前预警、工艺优化等数据服 务,有效降低印染企业数字化投入成本,实现提 高生产效率、提升产品质量、降能耗、减排污、增 利润的目的。

  • 2021-06-19
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基于无监督学习的二维工程CAD模型端到端检索算法_曾凡智

针对企业产品制造过程中海量的计算机辅助设计(Computer Aided Design,CAD)模型的高效检索难题,文中研究了一种基于二维CAD模型内容特征的检索算法,构建了一个可用于CAD的DXF格式源文件模型库的检索系统原型。首先,通过对二维CAD模型的DXF文件结构进行分析,来研究模型中的图元规律并进行形状重构;其次,依据图元特点,提出了基于统计直方图、二维形状分布和傅里叶变换共3类内容特征的提取方法;最后,设计了基于无监督学习的多特征融合框架及相似度计算方法,从而提取出了模型的融合特征描述子并实现了二维CAD模型检索。实验结果表明,文中提取的融合特征相较于单一特征包含了更加丰富的内容特征且具有高效的鉴别力。该系统可以直接应用于产品个性化定制、设计重用等方面,有助于企业进一步提升智能制造能力。

  • 2021-06-17
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基于大数据挖掘的橡胶园耕地地力评价_彭金莲

为了客观评价海南垦区胶园耕地的地力,笔者使用K-Means,Two-Step,Kohonen和TwoStep-AS等4种聚类算法,对海南农垦胶园测土调查数据进行大数据分析,根据轮廓系数(Silhouette Coefficient)的大小,确定TwoStep-AS聚类模型对海南农垦橡胶园耕地地力指标进行聚类分析,经过反复迭代,最终将海南农垦橡胶园耕地划分为3种类型,并筛选出5个对海南垦区胶园耕地类型有影响的地力指标,即年平均降雨量、有效土层厚度、全氮、北纬和成土母质。

  • 2021-06-17
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互联网“加””行动概述

2008年lBM提出“智慧地球”概念以来,物联网技术、云计算技术、移动宽带以及大数据等新一代信息技术先后快速进入信息化建设领域。在新一代信息技术的作用下,信息化建设架构、业务系统建设方式、基础设施建设建设等都发生了重大变化。

  • 2021-06-17
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北京联通互联网数据中心(IDC)业务介绍32页PPT

机房采用先进的电子门禁系统,实行出入双向刷卡,严格控制进出机房的人员,确保互联网数据中心安全可靠。机房的电子监视系统的布署在机房的设备托管区、VIP区、机房的各出入口,并进行24小时录像监控。

  • 2021-06-18
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工业互联网-产业研究2020-7-9

工业互联网是满足工业智能化发展需求,具有低时延、高可靠、广覆盖特点的关键网络基础设施,是新一代信息通信技术与先进制造业深度融合所形成的新兴业态与应用模式。工业互联网包括网络、平台、安全三大体系。其中,网络是基础,平台是核心,安全是保障

  • 2021-06-18
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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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