数字孪生车间的概念数字运行机制及关键技术

VS是PS的忠实完全数字化镜像，从几何、物理、行为、规则多个层面对PS进行描述与刻画，主要负责对PS的生产资源与生产活动进行仿真、评估及优化，并对实际生产过程进行实时监测、预测与调控等。VS本质上是由多个几何、物理、行为及规则模型构成的模型集合，能够对PS进行全面地多维度描述与刻画。

2021-04-25
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5G商业成功，从打造核心网最佳实践做起

在5G核心网部署实践中，华为通过网络建设、运维和商业使能三方面破除5G时代核心网面临的挑战，全面解锁5G潜力，使其价值最大化释放没有5G核心网的5G网络是没有灵魂的。有了5G核心网，5G才能完整落地大带宽、低时延和多连接三大场景；有了5G核心网，5G才能真正跨越toC边界，走进千行万业。有人说，5G核心网才是隐藏在5G网络中的真英雄。

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AI 终极问题：我们的大脑是一台超级计算机吗？

脑科学作为人类科学的最后前沿已取得重大发展。但截至目前，我们仍对大脑的诸多奥秘一知半解。是否可以将我们的大脑比拟为一台超级计算机？脑机接口的未来将如何发展？

2021-04-25
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企业网络系统集成方案

典型企业级基础网络的整体逻辑架构可分为核心网络区、数据中心区、DMZ区、出口互联区和运维管理区五部分，网络系统集成是企业实现无纸化办公和即时通讯办公的基础建设，在以生产效率为核心竞争力的市场中，企业想要快速获取信息并有效提高企业工作效率及业务能力，企业网络系统集成是必不可少的。

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我国互联网金融的发展现状

今年以来，互联网金融异军突起，成为我国金融行业发展的一个重要里程碑。其中，又以阿里巴巴与天弘基金的合作尤其引人注目,凭借- -款“余额宝”的产品，阿里巴巴强势打破商业银行在金融产品销售中的一枝独秀地位,天弘基金也顺势从一家名不见经传的基金公司, 一跃而成为中国管理规模前十大的基金公司。

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AI开始制药

自动化高通量实验技术对建立优质的AI预测模型将起重要作用。借助高通量实验技术产生的高质量数据集，可针对具体问题训练出更准确的AI模型，而计算结果将反过来优化高通量检测本身，形成数据闭环，减少最终测试量，从而加速药物的研发进程。

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基于粒子群算法优化BP神经网络的土壤含水量短期预测模型_牛曼丽

为提高土壤含水量预测精度,基于物联网监测数据,提出了粒子群算法（PSO）优化BP神经网络的土壤含水量预测方法。首先应用主成分分析法筛选出影响土壤含水量的关键影响因子,然后构建8-5-1的BP神经网络拓扑结构,应用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值。结果表明:与传统BP神经网络相比,新模型优化了网络结构,避免了陷入局部最优解,具有良好的预测效果；模型的评价指标平均绝对误差、平均绝对百分误差、误差均方根分别为0.259 2、0.010 5和0.135 6,与单一BP神经网络相比,预测精度更高,可满足实际的土壤含水量预测的需要。

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基于C3D_GRNN模型的人群异常行为识别算法_彭月平

针对传统人群行为识别算法受人工主观因素影响较大等问题,综合三维卷积神经网络（C3D）与广义回归神经网络（GRNN）的优势和特点,提出并实现了基于C3D-GRNN模型的人群异常行为识别算法。该算法首先采用ViBe算法确定运动目标区域,然后通过改进C3D网络提取目标的HOG时空特征,再加入GRNN层进行分类训练,最后根据训练好的C3D-GRNN模型完成人群异常行为的识别与分类。实验结果表明:所提算法的HOG时空特征能够明显提升对人群行为的表达能力,减少了特征提取工作量,并且该方法的准确度和鲁棒性均高于支持向量机等其他同类方法,为小样本数据集的分类问题提供解决新思路,具有较高的应用价值。

2021-04-25
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跨越文化与地域的差异，全球4636名教师在15项能力中的集体选择指向了一个“五维关键能力模型”:学习力、教学力、共情力、创新力与引导力。尽管不同地区教师的侧重点有所不同(如海外教师更专注数智素养与幸福力)，但从全球总样本加权来看，这五项能力拥有最广泛的共识，成为人工智能时代教师专业价值的基础。它们相互交织，共同构建了一个动态的、相互赋能的全球教师五维关键能力模型。

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2026西门子收购战略分析及对我工业软件做大做强启示报告

工业软件是现代工业的“数字大脑”与“神经网络”，是制造业数智化转型升级的“软基础”。在人工智能、数字孪生与物理AI加速融合背景下，工业软件竞争正从单点产品竞争转向“平台能力+数据体系+行业知识+生态网络”的系统竞争，头部企业通过持续并购整合快速构建全链条能力版图，成为全球产业演进的重要特征。其中，西门子近年来围绕工业软件连续开展战略性收购，逐步形成覆盖研发设计、工程仿真、生产制造、运维服务和工业智能的全生命周期能力体系，成为全球工业软件由工具软件向工业智能平台演进的重要代表。

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2026我国道路货运能源转型技术路径研究-基于行业调研报告

自2014年进入中国市场以来，智慧货运中心始终致力于打造合规、高效、可持续的中国物流货运行业，助力实现智慧货运中心的全球减碳目标。智慧货运中心支持工业和政府部门在排放测算与减排方面的政策目标，并且依托“零排放货运行动”平台，积极推广新能源重卡的应用。同时，基于可持续航空燃料在全球货运航空减排中的重要作用，智慧货运中心也着力构建面向中国及亚洲地区的行业交流平台。为实现零排放货运的长期目标，智慧货运中心将在所有项目中建立系统性机制，全面跟踪并评估潜在与已实现的减排成效。

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2026通用型智能体L1-L5分级安全框架白皮书

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