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服务器的硬件

服务器作为网络中的重要设备,需要接受少至几十人、多至成千上万人的访问,因此对服务器具有大数据量的快速吞吐、超强的稳定性、长时间运行等方面的要求。而服务器CPU则是服务器的大脑是衡量服务器性能的首要指标。

  • 2021-04-22
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基于谐波补偿的单相PWM整流器虚拟磁链模型预测算法_熊成林

为了降低PWM整流器的硬件成本、提高系统可靠性,取消交流侧电压传感器是发展方向之一。无网压传感器的PWM整流器大多采用虚拟磁链观测网侧电压,其观测的准确性是实现PWM整流器高性能控制的关键。针对基于一阶低通滤波器的传统磁链观测器会产生相位偏移问题,提出了基于二阶低通滤波器的改进磁链观测方法,可以有效地消除磁链观测中的积分初始值和相位偏移问题,提高了磁链观测器的精度。其次,为了解决单相PWM整流器模型预测控制无法抑制网侧电流中的低次谐波问题,提出了一种多重谐波补偿的模型预测控制策略,降低了网侧电流中的低次谐波含量。实验结果表明,所提算法不仅能够有效地解决传统磁链观测器相位偏移的问题,而且能有效地抑制网侧电流的低次谐波,改善PWM整流器的电流质量。

  • 2021-04-21
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多输入单输出时变输出误差模型学习辨识算法_祝徐轩

本文考虑了多输入单输出(MISO)时变输出误差系统参数的估计问题。对于多输入单输出时变输出误差系统,识别的难点在于待辨识的模型参量是随着时间而变化的,尤其突变的参数更难辨识。针对这一问题,本文将辅助模型的思想应用到学习算法中,给出了基于辅助模型的迭代学习随机梯度算法和基于辅助模型的迭代学习最小二乘算法的推导过程。最后,提供了说明性的仿真实例来分析所提出的算法,仿真结果表明基于辅助模型的迭代学习最小二乘算法可以快速跟踪突变的参数,获得精准的参数估计,验证了该算法的有效性。

  • 2021-04-21
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大数据可视化BI工具,通幽洞微

大数据可视化BI工具,通幽洞微 大数据时代商业智能(BI)和数据可视化诉求更为强烈,淘宝大屏更是风靡全球!数据可视化是大数据『最后一公里』,BI唤醒沉睡的数据。

  • 2021-04-21
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什么叫智能建筑

内在联系, 以最优化的设计, 提供一个投资合理又拥有高效率的 幽雅舒适、便利快捷、高度安全的环境空间。智能建筑物能够帮助大 厦的主人,财产的管理者和拥有者等意识到,他们在诸如费用开支、 生活舒适、商务活动和人身安全等方面得到最大利益的回报

  • 2021-04-21
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5G技术在公安实战应用的思考

进入数字化时代以来,人们的日常生活中越来越离不开移动通信设备,移动通信技术在日常社会生活和发展中愈加重要,移动通信技术的发展历程,可以总结,从最基础的移动通话,到实现短信、数字语音和手机上网,到实现基于图片的移动互联网,到实现移动视频飞速发展的4G技术,再到未来实现万物互联的5G移动网络技术。在不久的将来,智能终端会越来越普及,在每平方公里范围内,将会有百万级智能终端设备接入,加之用户对网络传输速率不断提高的需求,都促使5G技术成为未来通信技术研发的重要趋势,这些新兴的5G移动通信技术和设备也将迅速应用在公安实战之中。

  • 2021-04-21
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5G技术将在信息化联合作战中起到巨大作用

随着第五代无线通信网络技术不断取得突破性进展,2020年5月20日美军首次公开发布的5G战略性指导文件《美国国防部5G战略》,提出了5G赋能的作战概念。5G网络的商用普及进一步推动了人工智能的发展,更高的智能化水平在作战指挥,情报数据共享,战场态势分析等方面都发挥着重要作用,加快推进现代战争向智能化,无人化和自主化方面发展。党的十九大报告中提出,要提高我军基于网络信息体系的联合作战能力,5G技术在信息化联合作战起着至关重要的作用,它对于我军未来的建设发展意义如何呢?

  • 2021-04-21
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绿色生态资源的规整性开发策略模型与算法求解_张进财

综合考虑绿色生态资源规模、技术创新、开发成本等不确定因素,对归属于不同存储路径的绿色生态资源开发顺序与开发时间进行规整性决策。构建了考虑满足开发优先级顺序与净现值最大化的前提的绿色生态资源开发模型。根据绿色生态资源开发的实际特点,构建了整数规划开采决策模型。基于异步次梯度法的拉格朗日松弛算法求解出稳态下绿色生态资源价格和产量的增长率,并对求解进行数值模拟与敏感性分析。研究表明,技术创新对绿色生态资源的规整性开发起到决定性作用。最终产品供给部门和资源开发部门的资源开发优先级约束、生产约束与资源开采净现值水平将显著影响绿色生态资源产量增长率。

  • 2021-04-21
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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十多年以来,关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键,您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而,如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚,行业关注的核心问题已经发生了转移。

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