邬贺铨《5G时代的能源互联网》

5G是无线传输通道，但同时也是联结云计算、大数据、人工智能、物联网、区块链与工业互联网的纽带，打通了数据从采集、存储、传送、处理、分析到决策的全过程，发挥数据作为生产要素的作用。

2021-04-24
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改进TV图像去噪模型的全景图像拼接算法_呼亚萍

全景图像生成过程中易受到噪声的影响。针对该问题，提出一种改进的全变分（Total Variation，TV）图像去噪模型应用于全景图像的拼接。首先，对图像去噪过程中建立的泛函函数进行卷积运算，利用卷积操作降低噪声点的灰度值，随后求解泛函函数所对应的拉格朗日方程极小值，达到图像去噪的效果；其次，采用SIFT （Scale Invariable Feature Transfomation）特征匹配算法对去噪后的图像进行特征提取和匹配；最后，对待拼接图像进行加权融合处理，优化视觉效果。仿真实验结果表明，与经典算法相比，该研究能够较理想地去除图像中的噪声，降低全景图像拼接过程中的干扰，提高的视觉效果。

2021-04-23
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大数据如何塑造材料科学家的新世界？

在材料科学领域，数据作为记录材料信息的一种方式，已经变得越来越普遍。过去，材料科学是实验室中的不断进步的。为了制造出稳定、明亮的电灯，爱迪生做过几千次试验，才发现了合适的灯丝材料钨。而现在，人们发现材料中原子及排列可以决定材料的内在性能，更多理论模拟的方法可供利用，很多材料性质可直接预测。材料科学家们便像“钢铁侠”一般，随心所欲地创造新型材料。

2021-04-23
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四川跨境电商新机遇：一带一路和互联网

兰新高铁已经开通，兰渝高铁预计2015通，重庆到新疆将贯通高铁。这样通过“渝新欧”国际铁路大通道，重庆将进一步确立中国内陆通往欧洲的“桥头堡”地位。这样"--带”的新起点应该是重庆，而非西安，因为无论从经济总量还是区域影响，重庆都远胜西安，更何况重庆处于长江流域经济带"龙尾”的位子。因此，“一带”经济带在国内部分的大致走向就是那条长灰色线的走向。

2021-04-23
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校园网接入互联网

浙江嘉兴技师学院是一- 所以技能人才培养为主的职业技术学院，学院为了加强信息化的需求，组建了互联互通的校园网络。随着国家对职业教育的扶持，学校进行了数字化校园的建设需要，因此需要重新规划校园网络，把更多的设备接入到校园网中，依托校园网接入互联网中。为此，学校重新寻找了网络接入服务商，使用更大容量的光纤技术，配置校园网的出口设备，把校园网络动态NAT技术接入到互联网中。

2021-04-23
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浅谈互联网产品运营

利用市场手段，通过花钱的不花钱的方式,对产品进行一系列宣传、曝光、营销等行为的干预手段。以人为中心的运营手段,常见于UGC社区，逗比、聊天、八卦，以团结用户、引导用户为手段的运营方式。在UGC社区将用户产生的高质量内容进行编辑、优化加工配合其他渠道传播,在媒体产品（例澎湃新闻）发布原创。多见于B2B产品，分为BD和销售。销售是直接卖产品，而BD更多是互惠互利的合作。例: BAT的云服务、好品山东。

2021-04-23
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AI的“色差”与“纠偏”

在我们大多数人的意识中，科技通常是中立的。不管在全世界任何体制中、面对任何人群，科技遵循的规则都是客观的、中立的，就像建造高楼要遵循力学结构原理，防御新冠病毒要遵循科学检测和消杀防护手段一样。偏偏AI这位科技领域的新宠，从诞生之日起就带着神秘的算法黑箱和挑战人类智能的宏伟愿景。同时不可避免地也带有了人类设计者的主观色彩和个人偏见。

2021-04-23
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基于NSGA_算法的站域地下空间规划布局模型_查昞豪

近年来,随着轨道交通的蓬勃发展,站域地下空间开始承担起提高城市发展效能、促成地下空间综合网络化发展的功能。本文根据TOD （Transit-Oriented Development）模式下城市站域地下空间的功能构成要素和规划布局方法,建立了新的站域地下空间规划布局模型。基于用地冲突度、开发效益以及开发规模的多目标优化的数学分析方法,采用NSGA-Ⅱ启发式算法定量分析站域地下空间的规划布局。最后,本文对某地区站域地下空间的总体布局模式进行案例分析,计算结果表明,该模型能够提高站域地下空间的紧凑性和适用性,可用于指导未来城市地下空间的开发利用。

2021-04-22
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首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，

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LSTM，善于建模时间序列的非线性动态模式；能够捕捉长期依赖信息。但是训练复杂，对特征解释力较弱。而随机森林，具有强大的特征选择能力，稳定性高，训练速度快，抗噪性强。但是不擅长捕捉时间序列中的序列依赖性将二者结合起来的混合模型优势： LSTM用于建模时序依赖性，提取深层次的时间动态特征； RF用于建模非线性关系与残差校正，增强模型稳定性与泛化能力；结构更灵活，预测更准确，解释性更强。

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讲透最强3类回归算法模型

今儿和大家分别简单的聊聊：线性回归、多项式回归、贝叶斯回归~ 很多朋友不太理解，就是回归，为什么会扯到各种各样的回归？！咱们今儿来聊聊，希望可以帮助到你~ 线性回归是最基础、最常用的回归方法，能帮助我们快速理解自变量和因变量之间的线性关系，也是很多复杂模型的起点。多项式回归，在此基础上增加了非线性表达能力，适合处理趋势更复杂但又不想上复杂模型的场景。贝叶斯回归的厉害之处在于它把不确定性考虑进来了，不仅给预测结果，还能告诉你有多“靠谱”。

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今儿和大家聊一个非常常用，且重要的分类模型算法：XGBoost ！要做分类问题（输出类别），XGBoost 是一种把很多“弱”决策树串起来，变成一个强预测器的算法。为什么叫 Boost（提升）？每一棵树都不是独立的随机森林那样“并行平均”，而是按顺序逐棵建立：每次新增的树想要纠正前面所有树犯的错误（就像下一位选手在接力里跑得更好来补偿前面的差距）。

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今儿咱们聊聊关于时间序列的一个融合案例：基于ARIMA+LSTM+Prophet融合的多尺度时间序列预测。在实际场景中，一个模型很难吃下所有频段的信号，涉及到趋势、季节性、短期突变、异动噪声、制度切换等等。于是就有了多尺度融合的路线：把不同频段的信号拆开来，再用最擅长处理该频段的模型去拟合，最后把各模型的预测组合起来。